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电梯直达

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发表于 2007-11-05 09:28 |只看该作者 |倒序浏览

在数据库表中如果存在大量的数据，那么这些数据如果一次都查询出来，会造成很大的延迟，甚至引起内存溢出。所以在查询大规模的数据时，往往需要做分页查询，一次只查询出小部分的数据。
在以前我们通常的做法是采用游标，移动到指定行号的记录行后，再按要提取的记录数来取数据。从表面上看，是解决了记录的问题，但是从实际应用上，在建立游标的过程中，需要消耗大量的系统资源，如果数据量大，查询的效率会大大降低。
当前最为常用的方法是对数据库表建唯一索引，利用临时表存储在指定记录行数前的数据，再通过索引递增的原理，返回大于前面记录的要提取的记录数的数据。在SYBASE 12.5.3版本之前，我们采用的分页查询代码所示如下：
         Object[] argus =
            {
                  Integer.toString(recNum),
                  Integer.toString(recNum * (pageNum - 1)),
                  table,
                  cond1,
                  cond2,
                  field };
         StringBuffer sqlstr = new StringBuffer("set rowcount {1}\n");
         sqlstr.append(
            "select id into #tmptable from {2} {4} order by id desc\n");
         sqlstr.append("set rowcount {0}\n");
         sqlstr.append(
            "select {5} from {2} where id<(select min(id) from #tmptable) {3} order by id desc\n");
         sqlstr.append("drop table #tmptable");
从SYBASE 12.5.3版本之后，在查询的SQL中提供了TOP语法支持，利用它可以简化查询的代码，并且避免了忘记将rowcount复位，造成的后续查询出错。代码如下：
         Object[] argus =
            {
                  Integer.toString(recNum),
                  Integer.toString(recNum * (pageNum - 1)),
                  table,
                  cond1,
                  cond2,
                  field };
         StringBuffer sqlstr = new StringBuffer("");
         sqlstr.append(
            "select top {1} id into #tmptable from {2} {4} order by id desc\n");
         sqlstr.append(
            "select top {0} {5} from {2} where id<(select min(id) from #tmptable) {3} order by id desc\n");
         sqlstr.append("drop table #tmptable");
同样可以在存储过程中采用以上的原理，加快分页查询的速度。当然如果没有按序排列的ID，这种方法就不可用了，这往往是最初数据库设计时考虑不周造成的。
在实际项目开发中，我们发现上述的方法对大规模的数据在查询到最后几页时，效率要下降一些，如果这些数据更新不频繁，为了提高多用户并发查询的速度，可以将对相同表、相同查询条件的临时表改成数据不增删就不变的表，表中一次将所有符合条件的ID存放起来，增加一个Identity字段，然后通过Identity字段做到分页查询。这种方法对没有按序排列的ID的数据库表同样适用。

[ 本帖最后由 jarjar 于 2007-11-5 09:52 编辑 ]