建立一个web 应用，分页浏览功能必不可少。这个问题是数据库处理中十分常见的问题。经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。但这种分页方法仅适用于较小数据量的情形，因为游标本身有缺点：游标是存放在内存 中，很费内存。游标一建立，将相关的记录锁住，直到取消游标。游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标来逐行遍历数据，根据取出数据条件的 不同进行不同的操作。而对于多表和大表中定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等待甚至死机。
　　更重要的是，对于非常大的数据模型而言，分页检索时，如果按照传统的每次都加载整个数据源的方法是非常浪费资源的。现在流行的分页方法一般是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。
　　早较好地实现这种根据页面大小和页码来提取数据的方法大概是“俄罗斯存储过程”。这个存储过程用了游标，由于游标的局限性，所以这个方法并没有得到大家的普遍认可。
　　后来，网上有人改造了此存储过程，下面的存储过程是结合我们的办公自动化实例写的分页存储过程：
1 CREATE procedure pagination1
2
3 (@pagesize int， --页面大小，如每页存储20条记录
4
5 @pageindex int --当前页码
6
7 )
8
9 as
10
11 set nocount on
12
13 begin
14
15 declare @indextable table(id int identity(1，1)，nid int) --定义表变量
16
17 declare @PageLowerBound int --定义此页的底码
18
19 declare @PageUpperBound int --定义此页的顶码
20
21 set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize
22
23 set @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize
24
25 set rowcount @PageUpperBound
26
27 insert into @indextable(nid) select gid from TGongwen where fariqi >dateadd(day，-365，getdate()) order by fariqi desc
28
29 select O.gid，O.mid，O.title，O.fadanwei，O.fariqi from TGongwen O，@indextable t where O.gid=t.nid
30
31 and t.id>@PageLowerBound and t.id<=@PageUpperBound order by t.id
32
33 end
34
35 set nocount off
　　以上存储过程运用了SQL SERVER的表变量。应该说这个存储过程也是一个非常的分页存储过程。当然，在这个过程中，您也可以把其中的表变量写成临时 表：CREATE TABLE #Temp。但很明显，在SQL SERVER中，用临时表是没有用表变量快的。所以笔者刚开始使用这个存储过程时，感觉非常的不错，速度也比原来的ADO的好。但后来，我又发现了比此方 法更好的方法。
　　笔者曾在网上看到了一篇小短文《从数据表中取出第n条到第m条的记录的方法》，全文如下：
　　从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录：
　　1 SELECT TOP m-n+1 *
　　2 FROM publish
　　3 WHERE (id NOT IN
　　4 　　　　(SELECT TOP n-1 id
　　5 　　　　 FROM publish))
　　id 为publish 表的关键字
　　我当时看到这篇文章的时候，真的是精神为之一振，觉得思路非常得好。等到后来，我在作办公自动化系统（ASP.NET+ C#＋SQL SERVER）的时候，忽然想起了这篇文章，我想如果把这个语句改造一下，这可能是一个非常好的分页存储过程。于是我满网上找这篇文章，没想到，文章 还没找到，却找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程，这个存储过程也是目前较为流行的一种分页存储过程，我很后悔没有争先把这段文字改造成存储过程：
1 CREATE PROCEDURE pagination2
2 (
3 @SQL nVARCHAR(4000)， --不带排序语句的SQL语句
4 @Page int， --页码
5 @RecsPerPage int， --每页容纳的记录数
6 @ID VARCHAR(255)， --需要排序的不重复的ID号
7 @Sort VARCHAR(255) --排序字段及规则
8 )
9 AS
10
11 DECLARE @Str nVARCHAR(4000)
12
13 SET @Str='SELECT TOP '+CAST(@RecsPerPage AS VARCHAR(20))+' * FROM ('+@SQL+') T WHERE T.'+@ID+'NOT IN
14 (SELECT TOP '+CAST((@RecsPerPage*(@Page-1)) AS VARCHAR(20))+' '+@ID+' FROM ('+@SQL+') T9 ORDER BY '+@Sort+') ORDER BY '+@Sort
15
16 PRINT @Str
17
18 EXEC sp_ExecuteSql @Str
19 GO
　　其实，以上语句可以简化为：
1 SELECT TOP 页大小 *
2
3 FROM Table1
4
5 WHERE (ID NOT IN
6
7 (SELECT TOP 页大小*页数 id
8
9 FROM 表
10
11 ORDER BY id))
12
13 ORDER BY ID
　　但这个存储过程有一个致命的缺点，是它含有NOT IN字样。虽然我可以把它改造为：
　　1 SELECT TOP 页大小 *
　　2
　　3 FROM Table1
　　4
　　5 WHERE not exists
　　6
　　7 (select * from (select top (页大小*页数) * from table1 order by id) b where b.id=a.id )
　　8
　　9 order by id
　　即，用not exists来代替not in，但我们前面已经谈过了，二者的执行效率实际上是没有区别的。
　　既便如此，用TOP 结合NOT IN的这个方法还是比用游标要来得快一些。
　　虽然用not exists并不能挽救上个存储过程的效率，但使用SQL SERVER中的TOP关键字却是一个非常明智的选择。因为分页优化的终目的是避免产生过大的记录集，而我们在前面也已经提到了TOP的优势，通过TOP 即可实现对数据量的控制。
　　在分页算法中，影响我们查询速度的关键因素有两点：TOP和NOT IN。TOP可以提高我们的查询速度，而NOT IN会减慢我们的查询速度，所以要提高我们整个分页算法的速度，要彻底改造NOT IN，同其他方法来替代它。
　　我们知道，几乎任何字段，我们都可以通过max(字段)或min(字段)来提取某个字段中的大或小值，所以如果这个字段不重复，那么可以 利用这些不重复的字段的max或min作为分水岭，使其成为分页算法中分开每页的参照物。在这里，我们可以用操作符“>”或“<”号来完成这 个使命，使查询语句符合SARG形式。如：
　　Select top 10 * from table1 where id>200
　　于是有了如下分页方案：
1 select top 页大小 *
2
3 from table1
4
5 where id>
6
7 (select max (id) from
8
9 (select top ((页码-1)*页大小) id from table1 order by id) as T
10
11 )
12
13 order by id