这是在网上看到的一个分页存储过程，整理了一下，以后有空再试试。听说适用于大型数据库的哦。
1
CREATE
PROCEDURE
pagination3
2
@tblName
varchar
(
255
),
--
表名
3
@strGetFields
varchar
(
1000
)
=
'
*
'
,
--
需要返回的列
4
5
@fldName
varchar
(
255
)
=
''
,
--
排序的字段名
6
@PageSize
int
=
10
,
--
页尺寸（每页记录数）
7
@PageIndex
int
=
1
,
--
页码
8
@doCount
bit
=
0
,
--
返回记录总数, 非0值则返回记录数
9
@OrderType
bit
=
0
,
--
设置排序类型, 非0值则降序
10
@strWhere
varchar
(
1500
)
=
''
--
查询条件 (注意: 不要加 where)
11
AS
12
declare
@strSQL
varchar
(
5000
)
--
主语句
13
declare
@strTmp
varchar
(
110
)
--
临时变量
14
declare
@strOrder
varchar
(
400
)
--
排序类型
15
if
@doCount
!=
0
16
begin
17
if
@strWhere
!=
''
18
set
@strSQL
=
'
select count(*) as Total from [
'
+
@tblName
+
'
] where
'
+
@strWhere
19
else
20
set
@strSQL
=
'
select count(*) as Total from [
'
+
@tblName
+
'
]
'
21
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
22
else
23
begin
24
if
@OrderType
!=
0
--
> 降序(desc)
25
begin
26
set
@strTmp
=
'
<(select min
'
27
set
@strOrder
=
'
order by [
'
+
@fldName
+
'
] desc
'
--
如果@OrderType不是0，就执行降序，这句很重要！
28
end
29
else
--
> 升序(asc)
30
begin
31
set
@strTmp
=
'
>(select max
'
32
set
@strOrder
=
'
order by [
'
+
@fldName
+
'
] asc
'
33
end
34
35
if
@PageIndex
=
1
--
> 页码
36
begin
37
if
@strWhere
!=
''
38
set
@strSQL
=
'
select top
'
+
str
(
@PageSize
)
+
'
'
+
@strGetFields
+
'
from [
'
+
@tblName
+
'
] where
'
+
@strWhere
+
'
'
+
@strOrder
39
else
40
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
41
end
42
else
43
begin
--
以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码
44
set
@strSQL
=
'
select top
'
+
str
(
@PageSize
)
+
'
'
+
@strGetFields
+
'
from [
'
+
@tblName
+
'
] where [
'
+
@fldName
+
'
]
'
+
@strTmp
+
'
([
'
+
@fldName
+
'
]) from (select top
'
+
str
((
@PageIndex
-
1
)
*
@PageSize
)
+
'
[
'
+
@fldName
+
'
] from [
'
+
@tblName
+
'
]
'
+
@strOrder
+
'
) as tblTmp)
'
+
@strOrder
45
if
@strWhere
!=
''
46
set
@strSQL
=
'
select top
'
+
str
(
@PageSize
)
+
'
'
+
@strGetFields
+
'
from [
'
+
@tblName
+
'
] where [
'
+
@fldName
+
'
]
'
+
@strTmp
+
'
([
'
+
@fldName
+
'
]) from (select top
'
+
str
((
@PageIndex
-
1
)
*
@PageSize
)
+
'
[
'
+
@fldName
+
'
] from [
'
+
@tblName
+
'
] where
'
+
@strWhere
+
'
'
+
@strOrder
+
'
) as tblTmp) and
'
+
@strWhere
+
'
'
+
@strOrder
47
end
48
end
49
exec
(
@strSQL
)
50
GO
上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了。
select
top
页大小
*
from
table1
where
id
>
(
select
max
(id)
from
(
select
top
((页码
-
1
)
*
页大小) id
from
table1
order
by
id)
as
T )
order
by
id
在大数据量的情况下，特别是在查询最后几页的时候，查询时间一般不会超过9秒；而用其他存储过程，在实践中就会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询。
但，在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：
1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。
2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒，哪怕分页总数只有3页或30万页。
虽然在超大容量情况下，这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时，这个1－3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用户的话说就是“还没有ACCESS数据库速度快”，这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。
笔者就此分析了一下，原来产生这种现象的症结是如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！
聚集索引有两个最大的优势：
1、以最快的速度缩小查询范围。
2、以最快的速度进行字段排序。
第1条多用在查询优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。
而聚集索引在每个表内又只能建立一个，这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。
但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要，这通常是一个矛盾。
笔者前面“索引”的讨论中，将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引的起始列，日期的精确度为“日”。这种作法的优点，前面已经提到了，在进行划时间段的快速查询中，比用ID主键列有很大的优势。
但在分页时，由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分页的参照物，进而无法实现更为高效的排序。而如果将ID主键列作为聚集索引，那么聚集索引除了用以排序之外，没有任何用处，实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。
为解决这个矛盾，笔者后来又添加了一个日期列，其默认值为getdate()。用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间，时间精确到毫秒。即使这样，为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建UNIQUE约束。将此日期列作为聚集索引列。
有了这个时间型聚集索引列之后，用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min，成为分页算法的参照物。
经过这样的优化，笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下，分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。
聚集索引是如此的重要和珍贵，所以笔者总结了一下，一定要将聚集索引建立在：
1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上； 2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。
