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第一种方案、最简单、普通的方法:

复制代码 代码如下:
SELECT TOP 30 * FROM ARTICLE WHERE ID NOT IN(SELECT TOP 45000 ID FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC) ORDER BY YEAR DESC,ID DESC 

     平均查询100次所需时间:45s

第二种方案:

复制代码 代码如下:
SELECT * FROM (  SELECT TOP 30 * FROM (SELECT TOP 45030 * FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC) f ORDER BY f.YEAR ASC, f.ID DESC) s ORDER BY s.YEAR DESC,s.ID DESC 

     平均查询100次所需时间:138S

第三种方案:

复制代码 代码如下:
SELECT * FROM ARTICLE w1,
(
    SELECT TOP 30 ID FROM
    (
        SELECT TOP 50030 ID, YEAR FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC
    ) w ORDER BY w.YEAR ASC, w.ID ASC
) w2 WHERE w1.ID = w2.ID ORDER BY w1.YEAR DESC, w1.ID DESC

     平均查询100次所需时间:21S

第四种方案:
复制代码 代码如下:
SELECT * FROM ARTICLE w1
    WHERE ID in
        (
            SELECT top 30 ID FROM
            (
                SELECT top 45030 ID, YEAR FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC
            ) w ORDER BY w.YEAR ASC, w.ID ASC
        )
    ORDER BY w1.YEAR DESC, w1.ID DESC

     平均查询100次所需时间:20S

第五种方案:

复制代码 代码如下:
SELECT w2.n, w1.* FROM ARTICLE w1, (  SELECT TOP 50030 row_number() OVER (ORDER BY YEAR DESC, ID DESC) n, ID FROM ARTICLE ) w2 WHERE w1.ID = w2.ID AND w2.n > 50000 ORDER BY w2.n ASC 

     平均查询100次所需时间:15S

查询第1000-1030条记录

第一种方案:

复制代码 代码如下:
SELECT TOP 30 * FROM ARTICLE WHERE ID NOT IN(SELECT TOP 1000 ID FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC) ORDER BY YEAR DESC,ID DESC 

     平均查询100次所需时间:80s

第二种方案:
复制代码 代码如下:
SELECT * FROM  (   SELECT TOP 30 * FROM (SELECT TOP 1030 * FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC) f ORDER BY f.YEAR ASC, f.ID DESC) s ORDER BY s.YEAR DESC,s.ID DESC 

     平均查询100次所需时间:30S

第三种方案:

复制代码 代码如下:
SELECT * FROM ARTICLE w1,
(
    SELECT TOP 30 ID FROM
    (
        SELECT TOP 1030 ID, YEAR FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC
    ) w ORDER BY w.YEAR ASC, w.ID ASC
) w2 WHERE w1.ID = w2.ID ORDER BY w1.YEAR DESC, w1.ID DESC

     平均查询100次所需时间:12S

第四种方案:

复制代码 代码如下:
SELECT * FROM ARTICLE w1
    WHERE ID in
        (
            SELECT top 30 ID FROM
            (
                SELECT top 1030 ID, YEAR FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC
            ) w ORDER BY w.YEAR ASC, w.ID ASC
        )
    ORDER BY w1.YEAR DESC, w1.ID DESC

     平均查询100次所需时间:13S

第五种方案:
复制代码 代码如下:
SELECT w2.n, w1.* FROM ARTICLE w1,(   SELECT TOP 1030 row_number() OVER (ORDER BY YEAR DESC, ID DESC) n, ID FROM ARTICLE) w2 WHERE w1.ID = w2.ID AND w2.n > 1000 ORDER BY w2.n ASC 

     平均查询100次所需时间:14S

     由此可见在查询页数靠前时,效率3>4>5>2>1,页码靠后时5>4>3>1>2,再根据用户习惯,一般用户的检索只看最前面几页,因此选择3 4 5方案均可,若综合考虑方案5是最好的选择,但是要注意SQL2000不支持row_number()函数,由于时间和条件的限制没有做更深入、范围更广的测试,有兴趣的可以仔细研究下。

以下是根据第四种方案编写的一个分页存储过程:

复制代码 代码如下:
if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'[dbo].[sys_Page_v2]') and OBJECTPROPERTY(id, N'IsProcedure') = 1)
drop procedure [dbo].[sys_Page_v2]
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[sys_Page_v2]
@PCount int output,    --总页数输出
@RCount int output,    --总记录数输出
@sys_Table nvarchar(100),    --查询表名
@sys_Key varchar(50),        --主键
@sys_Fields nvarchar(500),    --查询字段
@sys_Where nvarchar(3000),    --查询条件
@sys_Order nvarchar(100),    --排序字段
@sys_Begin int,        --开始位置
@sys_PageIndex int,        --当前页数
@sys_PageSize int        --页大小
AS

SET NOCOUNT ON
SET ANSI_WARNINGS ON

IF @sys_PageSize < 0 OR @sys_PageIndex < 0
BEGIN       
RETURN
END

DECLARE @new_where1 NVARCHAR(3000)
DECLARE @new_order1 NVARCHAR(100)
DECLARE @new_order2 NVARCHAR(100)
DECLARE @Sql NVARCHAR(4000)
DECLARE @SqlCount NVARCHAR(4000)

DECLARE @Top int

if(@sys_Begin <=0)
    set @sys_Begin=0
else
    set @sys_Begin=@sys_Begin-1

IF ISNULL(@sys_Where,'') = ''
    SET @new_where1 = ' '
ELSE
    SET @new_where1 = ' WHERE ' + @sys_Where

IF ISNULL(@sys_Order,'') <> ''
BEGIN
    SET @new_order1 = ' ORDER BY ' + Replace(@sys_Order,'desc','')
    SET @new_order1 = Replace(@new_order1,'asc','desc')

    SET @new_order2 = ' ORDER BY ' + @sys_Order
END
ELSE
BEGIN
    SET @new_order1 = ' ORDER BY ID DESC'
    SET @new_order2 = ' ORDER BY ID ASC'
END

SET @SqlCount = 'SELECT @RCount=COUNT(1),@PCount=CEILING((COUNT(1)+0.0)/'
            + CAST(@sys_PageSize AS NVARCHAR)+') FROM ' + @sys_Table + @new_where1

EXEC SP_EXECUTESQL @SqlCount,N'@RCount INT OUTPUT,@PCount INT OUTPUT',
               @RCount OUTPUT,@PCount OUTPUT

IF @sys_PageIndex > CEILING((@RCount+0.0)/@sys_PageSize)    --如果输入的当前页数大于实际总页数,则把实际总页数赋值给当前页数
BEGIN
    SET @sys_PageIndex =  CEILING((@RCount+0.0)/@sys_PageSize)
END

set @sql = 'select '+ @sys_fields +' from ' + @sys_Table + ' w1 '
    + ' where '+ @sys_Key +' in ('
        +'select top '+ ltrim(str(@sys_PageSize)) +' ' + @sys_Key + ' from '
        +'('
            +'select top ' + ltrim(STR(@sys_PageSize * @sys_PageIndex + @sys_Begin)) + ' ' + @sys_Key + ' FROM '
        + @sys_Table + @new_where1 + @new_order2
        +') w ' + @new_order1
    +') ' + @new_order2

print(@sql)

Exec(@sql)

GO

标签:
SQLSERVER,分页查询

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。