从网上搜集的几种数据分页的总结

从网上搜集了两篇关于数据库分页性能分析总结的文章，分页方式大同小异。

第一篇、转载自comaple的博客

本试验在于探讨分页的性能问题，当然客户端分页也是一种分页的策略。不过这种分页方式已经过时了，建议不要采用。这里我们只讨论服务器端分页。

实验环境：

Pentium（R） dual-Core CPU E5300 @ 2.6GHz 2.59GHz， 2.00GB内存

SqlServer2008 数据库环境，数据库中我们要用到的的表：

dbo.GMpipe

CREATE TABLE [dbo].[GMpipe](

[GMDataID] [uniqueidentifier] NOT NULL,

[pointID] [uniqueidentifier] NULL,

[measurePipe] [varchar](10) NULL,

[measureTime] [datetime] NULL,

[measureCycle] [varchar](10) NULL,

[MeasureData] [int] NULL,

[doseRateValue] [decimal](18, 10) NULL,

CONSTRAINT [PK_GMPIPE] PRIMARY KEY CLUSTERED

(

[GMDataID] ASC

)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]

) ON [PRIMARY]

目前该表中存在1157226条数据，用select语句查询耗时为：17s

SELECT * FROM dbo.GMpipe ORDER BY measureTime DESC

接下来我们就来一起体验一下把：

第一种方式

使用top语句（本文只列出常用的）：

分页的存储过程，已实现好了如下：

CREATE PROCEDURE paging1

@pageNum INT –-页码

,@Num INT --每页条数

AS

BEGIN

SELECT TOP (@Num) * FROM

(

SELECT TOP (@Num*@pageNum) * FROM dbo.GMpipe ORDER BY dbo.GMpipe.measureTime asc

) b ORDER BY b.measureTime DESC;

END

go

这个中方法先把数据库中的前@Num*@pageNum条数据取出，再从结果集中取出最后的@Num条数据，当然两个排序规则是不一样的这点很重要，不然起不到分页效果。 你可以具体试一下就明白了。

看性能
EXEC paging1 2,5;--每页五条，第十页数据 耗时：1s

EXEC paging1 200,5;--每页五条，第200页数据 耗时：1s

EXEC paging1 20000,5;--每页五条，第20000页数据 耗时：1s

EXEC paging1 200000,5;--每页五条，第二十万页数据 耗时： 3s

第二中方式

使用临时表

分页的存储过程，实现如下：

CREATE PROCEDURE paging2

@pageNum INT

,@Num INT

AS

BEGIN

SELECT measurePipe,measureTime,measureCycle,MeasureData,doseRateValue,IDENTITY(int) Num INTO #temp FROM dbo.GMpipe ORDER BY measureTime ASC

SELECT * FROM #temp WHERE Num<=@Num*@pageNum AND Num> @Num*(@pageNum-1)

ORDER BY Num ASC

DROP TABLE #temp

END

Go

这种方式是将表中的数据全部查出，然后加入标识行号的列Num并将其装入临时表#temp中然后可根据行号列进行分页查询。

看性能
EXEC paging2 2,5;--每页五条，第二页数据 耗时：3s

EXEC paging2 200,5;--每页五条，第二百页数据 耗时：3s

EXEC paging2 20000,5;--每页五条，第二万页数据 耗时：3s

EXEC paging2 200000,5;--每页五条，第二十万页数据 耗时：3s

第三种方式

采用系统提供的ROW_NUMBER()函数

存储过程实现如下：

CREATE PROCEDURE paging0

@pageNum INT

,@Num INT

AS

begin

SELECT * FROM

(

SELECT measurePipe,measureTime,measureCycle,MeasureData,doseRateValue,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY GMpipe.measureTime ASC ) AS NUM

FROM GMpipe)A

WHERE A.NUM<=@Num*@pageNum AND A.NUM> @Num*(@pageNum-1) ORDER BY A.measureTime desc

END

Go

这种方式就不多说了大家一看就明白，直接看性能。

看性能
EXEC paging0 20,5;--每页五条，第二十页数据 耗时： 1s

EXEC paging0 20000,5;--每页五条，第二万页数据 耗时: 1s

EXEC paging0 200000,5;--每页五条，第二十万页数据 耗时： 1s

改进第三种方式：

之所以要改进第三种方式那是因为，Top关键字其实是

已经经过性能优化了的之所以比不过ROW_NUMBER()的执行效率是因为用了两次，那么既然如此，我们何不将二者结合起来使用，效果岂不更佳。那就让我们改进一下吧。

CREATE PROCEDURE paging0

@pageNum INT

,@Num INT

AS

begin

SELECT * FROM

(

SELECT TOP (@Num*@pageNum) measurePipe,measureTime,measureCycle,MeasureData,

doseRateValue,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY GMpipe.measureTime ASC ) AS NUM

FROM GMpipe)A

WHERE A.NUM> @Num*(@pageNum-1) ORDER BY A.measureTime desc

END

Go

这样一来执行效率更高了呵呵！

总结

我们再来改变一下每页的条数看看

临时表方式：

EXEC paging2 5000,200;--每页两百条，第五千页数据 耗时：7s

Top语句方式：

EXEC paging1 5000,200;-- 每页两百条，第五千页数据 耗时： 3s

ROW_NUMBER()函数方式：

EXEC paging0 5000,200;--每页五条，第二十万页数据 耗时：1s

分析：这样我们就能看到很清楚了吧，影响top语句方式的因素是你要取的页数，即越靠后耗时也明显。影响临时表的因素则比较多了首先是数据的总条数，其次是分页方式即每页的数据量。而ROW_NUMBER()函数的影响则可能只有总的数据量，并且性能可是不错的哦！

我想对与一般的系统而言二十万页的数据分页量已经够用了吧，呵呵！再多的话我们也看不过来啊

第二篇、转载载源自李洪根的blog

SQL Server 存储过程的分页，这个问题已经讨论过几年了，很多朋友在问我，所以在此发表一下我的观点
建立表：

CREATE TABLE [TestTable] (
[ID] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,
[FirstName] [nvarchar] (100) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
[LastName] [nvarchar] (100) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
[Country] [nvarchar] (50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
[Note] [nvarchar] (2000) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL
) ON [PRIMARY]
GO

插入数据：(2万条，用更多的数据测试会明显一些)
SET IDENTITY_INSERT TestTable ON

declare @i int
set @i=1
while @i<=20000
begin
insert into TestTable([id], FirstName, LastName, Country,Note) values(@i, 'FirstName_XXX','LastName_XXX','Country_XXX','Note_XXX')
set @i=@i+1
end

SET IDENTITY_INSERT TestTable OFF

-------------------------------------

分页方案一：(利用Not In和SELECT TOP分页)
语句形式：
SELECT TOP 10 *
FROM TestTable
WHERE (ID NOT IN
(SELECT TOP 20 id
FROM TestTable
ORDER BY id))
ORDER BY ID

SELECT TOP 页大小 *
FROM TestTable
WHERE (ID NOT IN
(SELECT TOP 页大小*页数 id
FROM 表
ORDER BY id))
ORDER BY ID

-------------------------------------

分页方案二：(利用ID大于多少和SELECT TOP分页）
语句形式：
SELECT TOP 10 *
FROM TestTable
WHERE (ID >
(SELECT MAX(id)
FROM (SELECT TOP 20 id
FROM TestTable
ORDER BY id) AS T))
ORDER BY ID

SELECT TOP 页大小 *
FROM TestTable
WHERE (ID >
(SELECT MAX(id)
FROM (SELECT TOP 页大小*页数 id
FROM 表
ORDER BY id) AS T))
ORDER BY ID

-------------------------------------

分页方案三：(利用SQL的游标存储过程分页)
create procedure XiaoZhengGe
@sqlstr nvarchar(4000), --查询字符串
@currentpage int,--第N页
@pagesize int--每页行数
as
set nocount on
declare @P1 int,--P1是游标的id
@rowcount int
exec sp_cursoropen @P1 output,@sqlstr,@scrollopt=1,@ccopt=1,@rowcount=@rowcount output
select ceiling(1.0*@rowcount/@pagesize) as 总页数--,@rowcount as 总行数,@currentpage as 当前页
set @currentpage=(@currentpage-1)*@pagesize+1
exec sp_cursorfetch @P1,16,@currentpage,@pagesize
exec sp_cursorclose @P1
set nocount off

其它的方案：如果没有主键，可以用临时表，也可以用方案三做，但是效率会低。
建议优化的时候，加上主键和索引，查询效率会提高。

通过SQL 查询分析器，显示比较：我的结论是:
分页方案二：(利用ID大于多少和SELECT TOP分页）效率最高，需要拼接SQL语句
分页方案一：(利用Not In和SELECT TOP分页) 效率次之，需要拼接SQL语句
分页方案三：(利用SQL的游标存储过程分页) 效率最差，但是最为通用

在实际情况中，要具体分析。

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只是把文章转载了一下，没有再加整理。希望对开发有所启发和帮助！