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1、一、索引 一深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引clustered index，也称聚类索引、簇集索引和非聚集索引nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别： 其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比方，我们要查安字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为安的拼音是an，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母a开头并以z结尾的，那么安字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以a开头的局部仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同
2、样的，如果查张字，那您也会将您的字典翻到最后局部，因为张的拼音是zhang。也就是说，字典的正文局部本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。 我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规那么排列的目录称为聚集索引。 如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚刚的方法找到您要查的字，而需要去根据偏旁部首查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合部首目录和检字表而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比方您查张字，我们可以看到在查部首之后的检字表中张的页码是672页，
3、检字表中张的上面是驰字，但页码却是63页，张的下面是弩字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于张字的上下方，现在您看到的连续的驰、张、弩三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。 我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为非聚集索引。 通过以上例子，我们可以理解到什么是聚集索引和非聚集索引。 进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。 二何时使用聚集索引或非聚集索引 下面的表
4、总结了何时使用聚集索引或非聚集索引很重要。 动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引 列经常被分组排序 应 应 返回某范围内的数据 应 不应 一个或极少不同值 不应 不应 小数目的不同值 应 不应 大数目的不同值 不应 应 频繁更新的列 不应 应 外键列 应 应 主键列 应 应 频繁修改索引列 不应 应 事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比方您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需
5、要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。 三结合实际，谈索引使用的误区 理论的目的是应用。虽然我们刚刚列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规那么却很容易被无视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。 1、主键就是聚集索引 这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。 通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动
6、增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。 显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规那么，这使得聚集索引变得更加珍贵。 从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，防止全表扫描。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集
7、索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合大数目的不同值情况下不应建立聚合索引规那么；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。 在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是日期还有用户本身的用户名。 通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户翻开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不
8、大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户翻开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过日期这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。 在这里之所以提到理论上三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在日期这个字段上建立的索引非聚合索引。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现3个月内的数据为25万条： 1仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：
9、Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen 用时：128470毫秒即：128秒 2在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引： select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi dateadd(day,-90,getdate() 用时：53763毫秒54秒 3将聚合索引建立在日期列fariqi上： select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi dateadd(day,-90,g
10、etdate() 用时：2423毫秒2秒 虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。 得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：declare d datetime set d=getdate() 并在select语句后加： select 语句执行花费时间(毫秒)=datediff(ms,d,getdate() 2、只要建立索引就能显著提高查
11、询速度 事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。 从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再适宜不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同的规那么。由此看来，我们建立适当的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的
12、。 3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度 上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是日期还有用户本身的用户名。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引compound index。 很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度结果集都是25万条数据：日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列 1select gid,fariqi,neibuyonghu,title fro
13、m Tgongwen where fariqi2004-5-5 查询速度：2513毫秒 2select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi2004-5-5 and neibuyonghu=办公室 查询速度：2516毫秒 3select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=办公室 查询速度：60280毫秒 从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的
14、复合索引列还要略快在查询结果集数目一样的情况下；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成索引覆盖，因而性能可以到达最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。 四其他书上没有的索引使用经验总结 1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快 下面是实例语句：都是提取25万条数据 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where f
15、ariqi=2004-9-16 使用时间：3326毫秒 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid2004-1-1 用时：6343毫秒提取100万条 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi2004-6-6 用时：3170毫秒提取50万条 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=2004-9-16 用时：332
16、6毫秒和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi2004-1-1 and fariqi2004-1-1 order by fariqi 用时：6390毫秒 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi 10000 和执行: select * from table1 where tID 10000 and name=zhangsan 一些
17、人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句确实是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句那么要先从全表中查找看有几个name=zhangsan的，而后再根据限制条件条件tID10000来提出查询结果。 事实上，这样的担忧是不必要的。SQL SERVER中有一个查询分析优化器，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。 虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下查询优化器的工作原理，如非这样，有时查询优
18、化器就会不按照您的本意进行快速查询。 在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数SARG，那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。 SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下： 列名 操作符 或 操作符列名 列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如： Name=张三 价格5000 50005000 如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每一
19、行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。 介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验： 1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型 如：name like 张%，这就属于SARG 而：name like %张 ,就不属于SARG。 原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。 2、or 会引起全表扫描 Name=张三 and 价格5000 符号SARG，而：Name=张三 or 价格5000 那么不符合SARG。使用or会引起全表扫描。 3、非操作符、函数引起的不满足S
20、ARG形式的语句 不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、!=、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子： ABS(价格)5000 SQL SERVER也会认为是SARG，SQL SERVER会将此式转化为： WHERE 价格2500/2 但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。 4、IN 的作用相当与OR 语句： Select * from table1 where tid in (2,3) 和 Select * from table1 w
21、here tid=2 or tid=3 是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。 5、尽量少用NOT 6、exists 和 in 的执行效率是一样的 很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态翻开。 1select title,price from titles where t
22、itle_id in (select title_id from sales where qty30) 该句的执行结果为： 表 sales。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。 表 titles。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。 2select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty30) 第二句的执行结果为： 表 sales。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次
23、，预读 0 次。 表 titles。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。 我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。 7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样 前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的： select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex(刑侦支队,reader)0 and fa
24、riqi2004-5-5 用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。 select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like % + 刑侦支队 + % and fariqi2004-5-5 用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。 8、union并不绝比照or的执行效率高 我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大局部都是适用的。 selec
25、t gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=2004-9-16 or gid9990000 用时：68秒。扫描计数 1，逻辑读 404008 次，物理读 283 次，预读 392163 次。 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=2004-9-16 union select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid9990000 用
26、时：9秒。扫描计数 8，逻辑读 67489 次，物理读 216 次，预读 7499 次。 看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。 但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union那么反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=2004-9-16 or fariqi=2004-2-5 用时：6423毫秒。扫描计数 2，逻辑读 14726 次，物理读 1 次，预读 7176 次。 se
27、lect gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=2004-9-16 union select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=2004-2-5 用时：11640毫秒。扫描计数 8，逻辑读 14806 次，物理读 108 次，预读 1144 次。 9、字段提取要按照需多少、提多少的原那么，防止select * 我们来做一个试验： select top 10000 gid,fariqi,reader,title fro
28、m tgongwen order by gid desc 用时：4673毫秒 select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc 用时：1376毫秒 select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc 用时：80毫秒 由此看来，我们每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。 10、count(*)不比count(字段)慢 某些资料上说：用*会统计所有列，显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没
29、有根据的。我们来看： select count(*) from Tgongwen 用时：1500毫秒 select count(gid) from Tgongwen 用时：1483毫秒 select count(fariqi) from Tgongwen 用时：3140毫秒 select count(title) from Tgongwen 用时：52050毫秒 从以上可以看出，如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的，而count(*)却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要快，而且字段越长，汇总的速度就越慢。我想，如果用count(*)， SQL SERVER可能会自动查找
30、最小字段来汇总的。当然，如果您直接写count(主键)将会来的更直接些。 11、order by按聚集索引列排序效率最高 我们来看：gid是主键，fariqi是聚合索引列 select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen 用时：196 毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 1 次，预读 1527 次。 select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc 用时：4720毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 41956 次，物理读 0 次，预读
31、 1287 次。 select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc 用时：4736毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 55350 次，物理读 10 次，预读 775 次。 select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc 用时：173毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 290 次，物理读 0 次，预读 0 次。 select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgong
32、wen order by fariqi desc 用时：156毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 0 次，预读 0 次。 从以上我们可以看出，不排序的速度以及逻辑读次数都是和order by 聚集索引列 的速度是相当的，但这些都比order by 非聚集索引列的查询速度是快得多的。 同时，按照某个字段进行排序的时候，无论是正序还是倒序，速度是根本相当的。 12、高效的TOP 事实上，在查询和提取超大容量的数据集时，影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找，而是物理的I/0操作。如： select top 10 * from ( select top 10000 gid,fariq
33、i,title from tgongwen where neibuyonghu=办公室 order by gid desc) as a order by gid asc 这条语句，从理论上讲，整条语句的执行时间应该比子句的执行时间长，但事实相反。因为，子句执行后返回的是10000条记录，而整条语句仅返回10条语句，所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。TOP关键词是SQL SERVER中经过系统优化过的一个用来提取前几条或前几个百分比数据的词。经笔者在实践中的应用，发现TOP确实很好用，效率也很高。但这个词在另外一个大
34、型数据库ORACLE中却没有，这不能说不是一个遗憾，虽然在ORACLE中可以用其他方法如：rownumber来解决。在以后的关于实现千万级数据的分页显示存储过程的讨论中，我们就将用到TOP这个关键词。 到此为止，我们上面讨论了如何实现从大容量的数据库中快速地查询出您所需要的数据方法。当然，我们介绍的这些方法都是软方法，在实践中，我们还要考虑各种硬因素，如：网络性能、效劳器的性能、操作系统的性能，甚至网卡、交换机等。 三、实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程 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，也就是
35、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，就将相关的记录锁住，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。 最早较好地实现这种根据页面大小
36、和页码来提取数据的方法大概就是俄罗斯存储过程。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，下面的存储过程就是结合我们的办公自动化实例写的分页存储过程： CREATE procedure pagination1 ( pagesize int, -页面大小，如每页存储20条记录 pageindex int -当前页码 ) as set nocount on begin declare indextable table(id int identity(1,1),nid int) -定义表变量 declare PageLowerBou
37、nd int -定义此页的底码 declare PageUpperBound int -定义此页的顶码 set PageLowerBound=(pageindex-1)*pagesize set PageUpperBound=PageLowerBound+pagesize set rowcount PageUpperBound insert into indextable(nid) select gid from TGongwen where fariqi dateadd(day,-365,getdate() order by fariqi desc select O.gid,O.mid,O.
38、title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,indextable t where O.gid=t.nid and t.idPageLowerBound and t.id=PageUpperBound order by t.id end set nocount off 以上存储过程运用了SQL SERVER的最新技术表变量。应该说这个存储过程也是一个非常优秀的分页存储过程。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
39、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： SELECT TOP m-n+1 * FROM publish WHERE (id NOT IN (SELECT TOP n-1 id 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，突然想起了这篇文章，我想如
40、果把这个语句改造一下，这就可能是一个非常好的分页存储过程。于是我就满网上找这篇文章，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，我很懊悔没有争先把这段文字改造成存储过程： CREATE PROCEDURE pagination2 ( SQL nVARCHAR(4000), -不带排序语句的SQL语句 Page int, -页码 RecsPerPage int, -每页容纳的记录数 ID VARCHAR(255), -需要排序的不重复的ID号 Sort VARCHAR(255) -排序字段及规那么 ) AS DECLARE S
41、tr nVARCHAR(4000) SET Str=SELECT TOP +CAST(RecsPerPage AS VARCHAR(20)+ * FROM (+SQL+) T WHERE T.+ID+NOT IN (SELECT TOP +CAST(RecsPerPage*(Page-1) AS VARCHAR(20)+ +ID+ FROM (+SQL+) T9 ORDER BY +Sort+) ORDER BY +Sort PRINT Str EXEC sp_ExecuteSql Str GO 其实，以上语句可以简化为： SELECT TOP 页大小 * FROM Table1 WHERE
42、(ID NOT IN (SELECT TOP 页大小*页数 id FROM 表 ORDER BY id) ORDER BY ID 但这个存储过程有一个致命的缺点，就是它含有NOT IN字样。虽然我可以把它改造为： SELECT TOP 页大小 * FROM Table1 WHERE not exists (select * from (select top (页大小*页数) * from table1 order by id) b where b.id=a.id ) 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。
43、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。因为分页优化的最终目的就是防止产生过大的记录集，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，就要彻底改造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最大或最小值，所以如果这个字段不重复，那么就可以利用这