分页控件之分页算法 —— for SQL Server 版。

分页控件之分页算法——for SQL Server版。百万级的数据只需要15毫秒到900毫秒

下载分页控件（包括源码和演示）

分页控件使用方法

关于分页的误区
    误区1：分页的时候，只有使用存储过程，效率才高。
    误区2：忽略了索引的作用。

上两篇好像介绍的不太详细，这里详细说明一下分页控件里使用的分页算法，也就是SQL语句。

分页一般分为四种情况

1、单字段排序，排序字段没有重复值。
2、单字段排序，排序字段有重复值。
3、多字段排序，最后一个排序字段没有重复值。
4、多字段排序，最后一个排序字段有重复值。

其中第2、4 情况都可以再加一个排序字段（比如说主键），就可以转换成第三种情况。

所以分页针对1、3两种情况设置了两种分页算法。

1、单字段排序，排序字段没有重复值。

    公式：

1declare @col int
2
3select top {PageSize * (PageIndex-1)+1} @col = [排序字段]
4from [表名|视图名]
5[ where 查询条件 ]
6order by [排序字段] asc|desc
7
8select top PageSize 需要显示的字段
9from [表名|视图名]
10where [排序字段] >= @col
11[ and 查询条件 ]
12order by [排序字段] asc|desc
    以NorthWind 数据库里的 Products 表为例，假设一页显示10条数据，CategoryID = 3 为查询条件，按照ProductID 倒序，如果想显示第二页的数据，那么SQL语句就是
    declare @col int

select top 11 @col = ProductID from Products where CategoryID = 3 order by ProductID desc   

select top 10 * from Products where ProductID >= @col and CategoryID = 3 order by ProductID desc   
  说明：
    第一行的定义，要根据字段类型来修改，看是比较麻烦，但是这个麻烦交给分页控件就可以了，使用者，只要设置分页控件的属性就可以了。
    第五行和第十一行，如果需要加查询条件的话就可以在这里添加。

    第三行是一个“定位”，这个可以算是SQL Server 所特有的吧，也是SQL Server 很宽容的地方。以Products 表的例子，执行完第一条select 语句之后， @col 里面记录的是 在CategoryID = 3 的记录里面，按照ProductID 倒序，排行在11位的记录的值。
   
    第一个select 语句定位以后，第二个select 语句就可以根据这个“位置”继续向下查找数据了。

    虽然例子里面使用了ProductID（主键）来排序，但是并不是说这个算法只能用主键来排序，哪个字段都可以，但是要符合第一种情况，就是“只有一个排序字段，且排序字段里的记录没有重复值”！


3、多字段排序，最后一个排序字段没有重复值。

    如果 Products 表想要用 UnitPrice 字段来排序怎么办呢？上面的算法是不适合的，我们需要使用另一种算法，这个和颠颠倒倒法有些类似，但是我做了一些优化。

    公式：
select [需要显示的字段] from [表名|视图名] where [主键字段] in

    ( select top PageSize [主键字段] from
        (select top {PageSize * PageIndex} [主键字段] , [排序字段] from    --有几个排序字段就写几个字段

            [表名|视图名]
            [ where 查询条件 ]
            order by
           
                [排序字段1] asc|desc ,
                [排序字段2] desc|asc,
               
                [主键字段] asc|desc   
        ) as aa   
        order by   
            [排序字段1] desc|asc,        --如果上面是倒序，那么这里就是正序，下同
                [排序字段2] asc|desc ,
                   
                    [主键字段] desc|asc

    )

order by
    [排序字段1] asc|desc,    --如果上面是倒序，那么这里就是正序，所谓颠颠倒倒嘛。
    [排序字段2] desc|asc,
   
    [主键字段] asc|desc
    以NorthWind 数据库里的 Products 表为例，假设一页显示10条数据，CategoryID = 3 为查询条件，按照UnitPrice 倒序，由于UnitPrice 字段可能有重复值，所以加上一个排序字段——ProductID ，即按照 UnitPrice  desc,ProductID  来排序。 如果想显示第二页的数据，那么SQL语句就是
select * from Products where ProductID in
    ( select top 10 ProductID from
        (select top 20 ProductID , UnitPrice from   
            Products
            where CategoryID = 3
            order by
                UnitPrice desc ,
                ProductID     
        ) as aa   
        order by   
            UnitPrice asc,        --如果上面是倒序，那么这里就是正序，下同
                ProductID desc
    )
order by
    UnitPrice desc,    --如果上面是倒序，那么这里就是正序，所谓颠颠倒倒嘛。
    ProductID
    说明：
    1、这里查询条件加一次就可以了。
    2、是不是看 asc|desc 倒来倒去的有点晕，恩，这就对了，颠颠倒倒嘛。
    3、最主要的就是第三个select 语句，他要取从第一条数据到要显示的页的数据，可见越是后面的记录，top n 就会越大，所以这里提取的数据就要做一个精简，只写排序需要的字段（主键字段和排序字段）。
    4、第二个select 语句是去掉前面不需要的页里的数据，只保留要显示的页号里的数据。
    5、第一个select 语句，用主键字段 in () 的方式提取其他需要的字段。
    6、这种分页算法有一个小的bug，就是显示最后一页数据的时候，会多出来几条记录，不过这个bug已经在分页控件里面修正了，最后一页的分页算法，采用特殊的select语句。
    7、效率，设置好索引，效率是没有问题的，上一篇随笔已经测试过了。
    8、这种算法有一个“侵入性”，就是要求表必须有主键，而且不能是联合主键，引为要用 in 的方式查询数据。但是并没有要求主键自身必须能够排序。

测试效果
记录数：2523136条。
一页显示5条记录。


//分页算法1 单字段排序，且排序字段是聚集索引。
  //1000 页以内 15毫秒
  //10000页以内 30毫秒
  //50000页以内 100多毫秒
  //100000页以内 200多毫秒
  //最后几页 第一次跳转到 4秒多
  //最后几页 连续向前翻页 1秒156毫秒

  //页号大范围跳转的时候需要的时间比较长，但是也小于1秒，同时SQL Server 占用的内存有所增加 120M。最后几页时达到320M

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以下是多排序字段的分页情况，排序字段是 UnitPrice,ProductID 

  //分页算法2 无索引  首页 8秒187毫秒 。
  //10 页以内 2秒812毫秒
  //速度太慢下面的就不测试了

  //分页2 非聚集索引 UnitPrice  首页 468毫秒
  //10 页以内 2秒671毫秒
  //速度太慢下面的就不测试了

 
  //分页算法2 非聚集索引 UnitPrice,ProductID  首页 500毫秒
  //10 页以内 2秒796毫秒
  //100页以内 4秒796毫秒
  //速度太慢下面的就不测试了

 
  //分页算法2 非聚集索引 UnitPrice,ProductID desc  首页 500毫秒
  //10 页以内 0-15毫秒
  //100页以内 15-46毫秒
  //1000页以内 31-62毫秒
  //10000页以内 100毫秒左右
  //50000页以内 400-500毫秒
  //100000页以内 900毫秒左右
  //最后几页 第一次跳转到 4秒421毫秒
  //最后几页 连续向前翻页 4秒375毫秒

  //页号大范围跳转的时候需要的时间比较长，但是也小于1秒，
  //这回SQL Server 占用的内存增加幅度不大 120M左右