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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。
FROM:http://bbs.chinaunix.net/thread-1011442-1-1.html 作者:jarjar
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