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sql 存储过程分页代码 支持亿万庞大数据量

WBOY
WBOYOriginal
2016-06-07 18:02:48874browse

sql 存储过程分页代码 支持亿万庞大数据量,需要的朋友可以参考下。

代码如下:
CREATE PROCEDURE page
@tblName varchar(255), -- 表名
@strGetFields varchar(1000) = '*', -- 需要返回的列
@fldName varchar(255)='id', -- 排序的字段名
@PageSize int = 10, -- 页尺寸
@PageIndex int = 1, -- 页码
@doCount bit = 0, -- 返回记录总数, 非 0 值则返回
@OrderType bit = 0, -- 设置排序类型, 非 0 值则降序 0:asc 1:desc
@strWhere varchar(1500) = '', -- 查询条件 (注意: 不要加 where)
@ID nvarchar(50)='id' --主表的列。。最好是主键
AS
declare @strSQL varchar(5000) -- 主语句
declare @strTmp varchar(110) -- 临时变量
declare @strOrder varchar(400) -- 排序类
if @doCount != 0 begin
if @strWhere !=''
set @strSQL = 'select count(*) as Total from ' + @tblName+ ' where '+@strWhere
else
set @strSQL = 'select count(*) as Total from ' + @tblName + ''
end
--以上代码的意思是如果@doCount传递过来的不是0,就执行总数统计。以下的所有代码都是@doCount为0的情况
else begin
if @OrderType != 0 begin
set @strTmp = 'set @strOrder = ' order by ' + @fldName +' desc'
--如果@OrderType不是0,就执行降序,这句很重要!
end
else begin
set @strTmp = '>(select max'
set @strOrder = ' order by ' + @fldName +' asc'
end
if @PageIndex = 1 begin
if @strWhere != ''
set @strSQL = 'select top ' + str(@PageSize) +' '+@strGetFields+ ' from ' + @tblName + ' where ' + @strWhere + ' ' + @strOrder
else
set @strSQL = 'select top ' + str(@PageSize) +' '+@strGetFields+ ' from '+ @tblName + ' '+ @strOrder
--如果是第一页就执行以上代码,这样会加快执行速度
end
else begin
--以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码
set @strSQL = 'select top ' + str(@PageSize) +' '+@strGetFields+ ' from '
+ @tblName + ' where ' + @fldName + ' ' + @strTmp + '( '+ @ID + ' ) from (select top ' + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + ' '+ @fldName + ' from ' + @tblName + @strOrder + ') as tblTmp)'+ @strOrder
if @strWhere != ''
set @strSQL = 'select top ' + str(@PageSize) +' '+@strGetFields+ ' from '
+ @tblName + ' where ' + @fldName + ' ' + @strTmp + '('
+ @ID + ') from (select top ' + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + ' '
+ @fldName + ' from ' + @tblName + ' where ' + @strWhere + ' '
+ @strOrder + ') as tblTmp) and ' + @strWhere + ' ' + @strOrder
end
end
exec (@strSQL)
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