SQL Server 與Access資料庫相關分頁技術當資料庫中的資料量很大時,一般從資料庫中擷取資料列表時,要求進行分頁顯示,尤其是在網路中.經典的資料分頁方法是:ADO 紀錄集分頁法，也就是利用ADO內建的分頁功能（利用遊標）來實現分頁。現在流行的分頁方法一般是檢索頁面大小的塊區的資料，而非檢索所有的資料，然後逐步執行當前行。1.第一種,利用top 及not in進行分頁。select top
@PageSize
* from TableName where [PK] not in(select top @
RecordStart [pk] from jobs ) order by pk asc/desc。@PageSize是每一頁顯示的條數。TableName是要求分頁的表或者視圖,PK是一個唯一欄位。@RecordStart 是記錄開始的位置.根據每一頁多少條,與第幾頁,算出來的.具體演算法一般為:@RecordStart=PageSize*(PageNums-1)。該分頁演算法有以下主要問題,如果用非主鍵欄位(或者非唯一欄位)排序,再進行分頁時,導致取出來的資料不正確。並且效率不高。2. 第二種，利用top 及top子句來進行分頁。select top
@PageSize * from ( select top
@totalRecord-@startpos * from
tablename order by
[pk] desc,
@sortfield )order by a.
@sortfield @PageSize是每一頁的記錄數。 @totalRecord是總記錄數， @startPos 是記錄開始的數。比如說第2頁,每一頁20條就是20*(2-1)。 @pk,表或者視圖的主鍵。 @sortField要求進行排序的欄位。該演算法是對第一種演算法進行改進。可以對非唯一欄位進行排序，但是要求每一次都給出表的主鍵。主鍵是固定的，在資料量大時，缺點也是效果不夠高。 3. 第三種，利用top(max) 及top min來進行分頁。也就是我們現在通用的分頁演算法，及分頁預存程序的演算法。select top @ PageSize * from (@strsql) a where @pk>(select max(@pk) from (select top @startpos @pk from (@strsql) order by @pk ) a) and @pk<=(select min(@pk) from select top @endpos @pk from (@strsql) order by @pk) a) order by @pk @PageSize 每一頁的條數。 @strsql,即選擇資料的語句，如select * from aa。 @pk,即主鍵，或者唯一欄位。 @startpos.分頁下標。@startpos=(@pageNums)*(@page-1) @endpos。分頁上標 @endpos=(@pageNums*@page)-1; 該演算法要求根據一個唯一欄位來進行分頁，一般用主鍵，效率相當較高，但是如果order by 欄位中所用的不是唯一欄位，會造成無法選擇出所要求的記錄。因為只選擇出了主鍵在要求記錄範圍內的記錄。而且所有語句基本上都是top子句。適用於大量資料，並且是根本唯一值欄位排序的地方。如果有重複值，但是重複值的個數少於每一頁的記錄數，則也可以正常擷取資料。 第四種.插入暫存資料表方法。主要實現為第一步根據排序建立暫存資料表。暫存資料表插入排序後選擇資料的rowId.然後用聯合的方法來實現排序。用到上面第三種方法。該方法是通過一個只有主鍵及排序欄位的暫存資料表來進行分頁，一般要求要建立預存程序。該方法最致命的問題是，當資料量較大時，要求建立一個根原表同樣多條記錄的主鍵，rowid,排序欄位暫存資料表，造成效率低下。一般不採用。 第五種.Sql server2005中
ROW_NUMBER.
來進行分頁
.
ROW_NUMBER返回結果集分區內行的序號，每個分區的第一行從 1 開始。以下樣本將返回行號為50到60（含）的行，並以OrderDate排序。USE AdventureWorks;GOWITH OrderedOrders AS(SELECT SalesOrderID, OrderDate,ROW_NUMBER() OVER (order by OrderDate)as RowNumberFROM Sales.SalesOrderHeader ) SELECT * FROM OrderedOrders WHERE RowNumber between
50 and
60; 該方法,主要是sql server2005中專屬的功能,不適合於sql server2000及Access資料庫,對資料庫進行分區操作效率也不高。 作者:熊祥眾日期:2007-02-19
