DataGrid基于Access的快速分页法
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@PageCount
(int)Math.Ceiling((double)@RecordCount / @PageSize)
@FirstIndex
0
@LastIndex
@PageCount – 1
@MiddleIndex
(int)Math.Ceiling((double)@PageCount / 2) – 1
先让我们看看效率最差的SQL语句：
这条SQL语句慢就慢在NOT IN这里，主SELECT语句遍历的每个@PrimaryKey的值都要跟子SELECT语句的结果集中的每一个@PrimaryKey的值进行比较，这样时间复杂度非常大。这里不得不提醒一下大家，平时编写SQL语句时应该尽量避免使用NOT IN语句，因为它往往会增加整个SQL语句的时间复杂度。 另一种是使用了两个TOP和三个ORDER BY的SQL语句，如下所示：
这条SQL语句空间复杂度比较大。如果要显示的分页面刚好是最后一页，那么它的效率比直接SELECT出所有的记录还要低。因此，对于分页算法，我们还应该具体情况具体分析，不能一概而论。下面将简单介绍一下相关概念，如果您对主键和索引非常熟悉，可以直接跳过。 有关主键和索引的概念 在 ACCESS中，一个表的主键（PRIMARY KEY，又称主索引）必然是唯一索引（UNIQUE INDEX），它的值是不会重复的。除此之外，索引依据索引列的值进行排序，每个索引记录包含着一个指向它所引用的数据行的指针，这对ORDER BY的执行非常有帮助。我们可以利用主键这两个特点来实现对某条记录的定位，从而快速地取出某个分页上要显示的记录。 举个例子，假设主键字段为INTEGER型，在数据库表中，记录的索引已经按主键字段的值升序排好（默认情况下），那么主键字段值为“11”的记录的索引，肯定刚好在值为“12”的记录的索引前面（假设数据库表中存在主键的值为“12”的记录）。如果主键字段不具备UNIQUE约束，数据库表中将有可能存在两个或两个以上主键字段的值为“11”的记录，这样就无法确定这些记录之间的前后位置了。 下面就让我们看看如何利用主键来进行数据的分段查询吧。 快速分页法的原理 其实该分页法是从其他方法衍生而来的。本人对原来的方法认真地分析，发现通过优化和改进可以非常有效地提高它的效率。原算法本身效率很高，但缺乏对具体问题的具体分析。同一个分页算法，可能在取第一页的数据时效率非常高，但是在取最后一页的数据时可能反而效率更低。 经过分析，我们可以把分页算法的效率状态分为四种情况： （1）@PageIndex <= @FirstIndex （2）@FirstIndex < @PageIndex <= @MiddleIndex （3）@MiddleIndex < @PageIndex < @LastIndex （4）@PageIndex >= @LastIndex 状态（1）和（4）分别表示第一页和最后一页。它们属于特殊情况，我们不必对其使用特殊算法，直接用TOP就可以解决了，不然会把问题复杂化，反而降低了效率。对于剩下的两种状态，如果分页总数为偶数，我们可以看作是从数据库表中删掉第一页和最后一页的记录，再把剩下的按前后位置平分为两部分，即前面的一部分，也就是状态（2），后面的为另一部分，也就是状态（3）；如果分页总数为奇数，则属于中间页面的记录归于前面的部分。这四种状 |
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