(转)几种常用存储过程分页方法

我们先给出几种主要的分页方法和核心语句,然后直接给出结论,有兴趣的读者可以看看后面的数据

几种常用存储过程分页方法

TopN方法

select Top(@PageSize) from TableName where ID Not IN

(Select Top ((@PageIndex-1)*@PageSize) ID from Table Name where .... order by ... )

where .... order by ...

临时表

declare @indextable table(id int identity(1,1),nid int,PostUserName nvarchar(50))

declare @PageLowerBound int

declare @PageUpperBound int

set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize--下限

set @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize--上限

set rowcount @PageUpperBound

insert into @indextable(nid,PostUserName) select ReplyID,PostUserName from TableName order by ......

select * from TableName p,@indextable t where p.ID=t.nid

and t.id>@PageLowerBound and t.id<=@PageUpperBound order by t.id

CTE--2005新语法,类似临时表,但是生命周期稍微不同,这里只是他的一个运用

with cte_temp--定义零时表,PageIndex是一个计算字段,储存了搜索结果的页号

As (ceiling((Row_Number() over(order by .... )-1)/@pagesize as int) as PageIndex,* from TableName where.....)
select * from cte_temp where pageindex=@pageindex-1;

结论:

TopN在小页数下最快,如果在10页以下,可以考虑用它,CTE和临时表时间很稳定,CTE消耗的时间比临时表多,但是不会引起tempdb的暴涨和IO增加

性能比较

试验环境:win2003server,Sqlserver2005,库大小2,567,245行,没有where子句,试验时每页大小50,页码作为变量

取0,3,10,31,100,316,1000,3162...页,也就是10的指数,试验结果如下

页数	TopN	CTE	临时表	临时表	老论坛存储过程	CTE改进
1	3	12	10	101	457	7302
3	15	7	79	5524	464	7191
10	127	5504	88	3801	464	6116
32	588	9672	122	3601	976	7602
100	4680	9738	166	4235	486	7151
316	45271	9764	323	3867	522	7255
1000	无法计算	9806	869	2578	635	8948
3162	无法计算	9822	2485	4110	12460	8210
10000	无法计算	9754	7812	11926	14250	7359
31623	无法计算	9775	18729	33218	15249	7511
100000	无法计算	无法计算	31538	55569	17139	6124

数据解释和分析

临时表分为有没有缓存两种时间,CTE就是上面的方法,CTE改进只是把选入CTE临时表的列数减少了,只选取了页号和主键,Null表示时间无法计算(时间太长),数据单位是毫秒.

从上面的数据可以看到,TopN在前32页都是有优势的,但是页数增大后,性能降低很快,CTE改进比CTE有所进步,平均进步两秒左右,但是还是比临时表慢,但是考虑临时表会增大日志文件的大小,引起大量IO,CTE也就有他自己的优势,公司现在正在使用的存储过程效率不错,但是在页码靠后的情况下性能会降低

转载于:https://www.cnblogs.com/hongyuniu/archive/2008/05/23/1205833.html

(转)几种常用存储过程分页方法相关推荐

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法
特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减 ...
异常数据4种剔除方法_数据分析系列 22/32 | 9种常用的数据分析方法
要使各种结构化的.非结构化的.海量的数据实现标准化.信息化,能够提供业务绩效评估.业务决策支持等要求,我们首先需要进行数据分析. 同时,围绕业务问题,采用合适的分析方法,分析模型,以及分析工具,这是数 ...
python 卡方检验特征选择_结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法
特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减 ...
几种常用的优化方法梯度下降法、牛顿法、）
几种常用的优化方法 1. 前言熟悉机器学习的童鞋都知道,优化方法 ...
功能测试常用6种方法_16种常用的数据分析方法聚类分析
聚类(Clustering)就是一种寻找数据之间内在结构的技术.聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作簇.处于相同簇中的数据实例彼此相同,处于不同簇中的实例彼此不同. 聚类分析定义聚 ...
lasso特征选择python_转：结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法-2
4.2 平均精确率减少 Mean decrease accuracy 另一种常用的特征选择方法就是直接度量每个特征对模型精确率的影响.主要思路是打乱每个特征的特征值顺序,并且度量顺序变动对模型的精确率 ...
干货：结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法
原文:http://dataunion.org/14072.html 作者:Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮 ...
几种常用的差异分析方法简介
几种常用的差异分析方法简介如今在生物学研究中,差异分析越来越普遍,也有许多做差异分析的方法可供选择.但是在实际应用中,大多数人不知道该使用哪种方法来处理自己的数据,所以今天我就来介绍下目前几种常用的 ...
归一化mysql函数_数据归一化和两种常用的归一化方法
数据归一化和两种常用的归一化方法一.总结一句话总结: min-max标准化:x* =(x-min)/(max-min):新数据加入,需重新计算max和min Z-score标准化:x* =(x-μ ...

(转)几种常用存储过程分页方法

(转)几种常用存储过程分页方法相关推荐

最新文章

热门文章