SQL Server数据库的查询优化

　　从上表中，我们可以看出，三种存储过程在执行100页以下的分页命令时，都是可以信任的，速度都很好。但第一种方案在执行分页1000页以上 后，速度降了下来。第二种方案大约是在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。而第三种方案却始终没有大的降势，后劲仍然很足。
　　在确定了第三种分页方案后，我们可以据此写一个存储过程。大家知道SQL SERVER的存储过程是事先编译好的SQL语句，它的执行效率要比通过WEB页面传来的SQL语句的执行效率要高。下面的存储过程不仅含有分页方案，还 会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。
　　-- 获取指定页的数据
1 CREATE PROCEDURE pagination3
2
3 @tblName varchar(255)， -- 表名
4
5 @strGetFields varchar(1000) = '*'， -- 需要返回的列
6
7 @fldName varchar(255)=''， -- 排序的字段名
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9 @PageSize int = 10， -- 页尺寸
10
11 @PageIndex int = 1， -- 页码
12
13 @doCount bit = 0， -- 返回记录总数， 非 0 值则返回
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15 @OrderType bit = 0， -- 设置排序类型， 非 0 值则降序
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17 @strWhere varchar(1500) = '' -- 查询条件 (注意: 不要加 where)
18
19 AS
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21 declare @strSQL varchar(5000) -- 主语句
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23 declare @strTmp varchar(110) -- 临时变量
24
25 declare @strOrder varchar(400) -- 排序类型
26
27 if @doCount != 0
28
29 begin
30
31 if @strWhere !=''
32
33 set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "] where "+@strWhere
34
35 else
36
37 set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "]"
38
39 end
　　--以上代码的意思是如果@doCount传递过来的不是0，执行总数统计。以下的所有代码都是@doCount为0的情况
1 else
2
3 begin
4
5 if @OrderType != 0
6
7 begin
8
9 set @strTmp = "<(select min"
10
11 set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] desc"
12
13 --如果@OrderType不是0，执行降序，这句很重要！
14
15 end
16
17 else
18
19 begin
20
21 set @strTmp = ">(select max"
22
23 set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] asc"
24
25 end
26
27 if @PageIndex = 1
28
29 begin
30
31 if @strWhere != ''
32
33 set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " " + @strOrder
34
35 else
36
37 set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["+ @tblName + "] "+ @strOrder
　　--如果是第一页执行以上代码，这样会加快执行速度
1 end
2
3 else
4
5 begin
6
7 --以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码
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9 set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["
10
11 + @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["+ @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["+ @fldName + "] from [" + @tblName + "]" + @strOrder + ") as tblTmp)"+ @strOrder
12
13 if @strWhere != ''
14
15 set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["
16
17 + @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["
18
19 + @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["
20
21 + @fldName + "] from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " "
22
23 + @strOrder + ") as tblTmp) and " + @strWhere + " " + @strOrder
24
25 end
26
27 end
28
29 exec (@strSQL)
30
31 GO
　　上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了。
　　在大数据量的情况下，特别是在查询后几页的时候，查询时间一般不会超过9秒；而用其他存储过程，在实践中会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询。
　　笔者希望能够通过对以上存储过程的解析，能给大家带来一定的启示，并给工作带来一定的效率提升，同时希望同行提出更的实时数据分页算法。