ASP的高效率的分頁演算法

寫程式也這麼長的時間了，對於程式分頁演算法也有所接觸。飄易一般習慣使用的有兩種分頁演算法，一是傳統的ado分頁，二是select top分頁演算法。對於小型資料表，比如一兩萬的資料量的表，我傾向使用ado演算法，對於大型的資料表，則必須採用後者的演算法了。

先來說說傳統的ado分頁演算法。

這種演算法，使用起來簡單容易，很容易上手，對於小心資料庫來說是首選，其執行效率很高，資料庫自帶的游標功能進行翻頁的時候也很方便。

其通常使用的**如下：

<
%dim
recordcountnum,page,i,j
listnum ="
30"'每頁顯示記錄數
sql=
"select id,title,time from table1 order by time desc
"set
rs =
server.createobject (
"adodb.recordset")
rs.open sql,conn,1,
1ifrs.eof 
andrs.bof 
then
else
recordcountnum
=rs.recordcount
rs.pagesize 
=listnum 
page 
=request(
"page")
ifpage =""
orpage 
<
1then
page=1
endif
if(page
-rs.pagecount) 
>
0then
page
=rs.pagecount
endif
rs.absolutepage
=pagej=
rs.recordcountj=
j-(page-1
)*listnumi=
0dowhile
notrs.eof 
andi
<
listnum
response.write 
"每條記錄資訊："&
rs("id"
)&""
i=i+
1rs.movenext
loop
''翻頁**略……
%>

這種ado游標的分頁演算法，由於每次載入頁面都要重新讀取資料表的全部資料，雖然游標的使用非常簡單，當資料表容量不大的情況下，也是可以使用的；但當資料量非常大的情況下，使用這種分頁方法的效率無疑是極低的。

所以，我們需要引入另外一種高效的select top分頁演算法。**如下：

<%'
每頁的記錄數
dimpagesize
pagesize="
30"'讀出總記錄數,總頁數,飄易注
dimtotalrecords,totalpages
sqlstr="
select count(id) as recordsum from table1
"setrs=
conn.execute(sqlstr,0,
1) totalrecords
=rs(
"recordsum") 
ifint
(totalrecords
/pagesize)
=totalrecords
/pagesize 
then
totalpages
=totalrecords
/pagesize
else
totalpages
=int
(totalrecords
/pagesize)+1
endif
rs.close 
setrs
=nothing
'當前頁碼,飄易注
dimpage
page
=request(
"page")
ifisnumeric
(page)
=false
then
response.write ""
response.end
endif
ifpage=""
orpage
<
1then
page=1
ifpage
-totalpages
>
0then
page
=totalpages
page
=int
(page) 
ifpage=1
then
sql=
"select top "&
pagesize&"
id,title,time from table1 order by time desc
"else
sql=
"select top "&
pagesize&"
id,title,time from table1 where time<(select min(time) from (select top "&
pagesize
*(page-1
)&"time from table1 order by time desc) as t) order by time desc
"end
ifset
rs =
server.createobject (
"adodb.recordset")
rs.open sql,conn,1,
1dowhile
notrs.eof
response.write 
"每條記錄資訊："&
rs("id"
)&""
rs.movenext
loop
rs.close
setrs
=nothing
''翻頁**省略……
%>

這是一種非常高效的分頁演算法。當資料表中的資料量成百上千萬的時候，上面的這種分頁演算法的響應時間是非常短的，通常在幾十毫秒之內。原理很簡單，就是每次分頁，我只取需要的幾十條記錄而已，使用select top也正是基於這樣的考慮。

上面的兩個分頁演算法的例子中，flymorn都使用了時間欄位time來進行order by排序，因為在我接觸的絕大多數系統中，我們都需要把使用者最近更新（包括新新增的記錄以及新修改過的老記錄）的內容展示在前面，如果僅僅使用自動編號的id作為排序字段的話，使用者編輯過的老資訊將無法展示在前面。這就是flymorn使用時間欄位的原因了。

這裡又涉及到聚合索引的問題了。預設情況下，我們是以自動編號id作為主鍵，並且用作聚合索引列，如果上面的演算法中，使用這樣的id列來排序的話，效率會更高，資料庫響應的時間會更少；然而，我提到了最近更新的內容需要展示在前面的問題，所以，我們必須使用時間欄位來排序。因此，為了更高的分頁效率，我們可以在資料庫設計的時候，把這個時間字段設計為聚合索引列。

通過這樣的設計後，整個分頁效率就會得到非常高的提高了。

然而，把這個時間字段作為聚合索引列，存在又乙個小問題。因為資料表在排列資料的時候，是按照聚合索引列來進行物理排序的，當使用者新增資料的時候，沒有什麼問題，在資料表的末尾新增就行了；當使用者編輯資訊的時候，資料庫需要根據這個聚合索引列，把剛編輯過的資訊也提到表的末尾，這裡就需要耗費一定的時間了。就是說，當我們以時間欄位為聚合索引列的時候，我們就需要在 update 資料的時候多耗費一點的時間。

然而，綜合比較而言，飄易認為，select top的高效分頁演算法的關鍵是要避免全表掃瞄，盡量只獲取需要的字段，排序的字段最好是聚合索引列，實踐表明，以聚合索引列來排序的sql語句的響應時間是最快的。這樣處理之後，對於sql server資料庫來說，即使上千萬的資料量，也不用怕分頁演算法失去響應了。

上面是以 asp 語言為例寫的演算法，當然同樣可以改造成其他的如asp.net，php語言所使用。為了更好的使用這樣的分頁**，大家也可以把上面的演算法改寫成儲存過程。

最後，留乙個小問題：select top分頁的時候，當翻頁到最後的時候，如果排序欄位列不是聚合索引列的時候，程式的響應時間會如何呢？

ASP的高效率的分頁演算法

高效率的分頁儲存過程

高效率的Access MSSQL分頁的SQL語句

SQLServer大量資料高效率分頁

ASP的高效率的分頁演算法

高效率的分頁儲存過程

高效率的Access MSSQL分頁的SQL語句

SQLServer大量資料高效率分頁

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