大数据量分页存储过程效率测试附代码

在项目中,我们经常遇到或用到分页,那么在大数据量(百万级以上)下,哪种分页算法效率最优呢?我们不妨用事实说话。

测试环境

硬件:CPU 酷睿双核T5750  内存:2G

软件:Windows server 2003    +   Sql server 2005

OK,我们首先创建一数据库:data_Test,并在此数据库中创建一表:tb_TestTable

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1create database data_Test --创建数据库data_Test
2GO
3use data_Test
4GO
5create table tb_TestTable --创建表
6(
id int identity(1,1) primary key,
userName nvarchar(20) not null,
userPWD nvarchar(20) not null,
userEmail nvarchar(40) null
11)
12GO

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然后我们在数据表中插入2000000条数据:


 1--插入数据 
 2set identity_insert tb_TestTable on 
 3declare @count int 
 4set @count=1 
 5while @count<=2000000 
 6begin  
 7    insert into tb_TestTable(id,userName,userPWD,userEmail) values(@count,‘admin‘,‘admin888‘,‘[email protected]‘) 
 8    set @count=@count+1 
 9end 
10set identity_insert tb_TestTable off

我首先写了五个常用存储过程:

1,利用select top 和select not
in进行分页,具体代码如下:


 1create procedure proc_paged_with_notin  --利用select top and select not in 
 2
 3    @pageIndex int,  --页索引 
 4    @pageSize int    --每页记录数 
 5
 6as 
 7begin 
 8    set nocount on; 
 9    declare @timediff datetime --耗时 
10    declare @sql nvarchar(500) 
11    select @timediff=Getdate() 
12    set @sql=‘select top ‘+str(@pageSize)+‘ * from tb_TestTable where(ID not in(select top ‘+str(@pageSize*@pageIndex)+‘ id from tb_TestTable order by ID ASC)) order by ID‘ 
13    execute(@sql)  --因select top后不支技直接接参数,所以写成了字符串@sql 
14    select datediff(ms,@timediff,GetDate()) as 耗时 
15    set nocount off; 
16end

2,利用select top 和 select max(列键)


 1create procedure proc_paged_with_selectMax  --利用select top and select max(列) 
 2
 3    @pageIndex int,  --页索引 
 4    @pageSize int    --页记录数 
 5
 6as 
 7begin 
 8set nocount on; 
 9    declare @timediff datetime 
10    declare @sql nvarchar(500) 
11    select @timediff=Getdate() 
12    set @sql=‘select top ‘+str(@pageSize)+‘ * From tb_TestTable where(ID>(select max(id) From (select top ‘+str(@pageSize*@pageIndex)+‘ id From tb_TestTable order by ID) as TempTable)) order by ID‘ 
13    execute(@sql) 
14    select datediff(ms,@timediff,GetDate()) as 耗时 
15set nocount off; 
16end

3,利用select top和中间变量--此方法因网上有人说效果最佳,所以贴出来一同测试


 1create procedure proc_paged_with_Midvar  --利用ID>最大ID值和中间变量 
 2
 3    @pageIndex int, 
 4    @pageSize int 
 5
 6as 
 7    declare @count int 
 8    declare @ID int 
 9    declare @timediff datetime 
10    declare @sql nvarchar(500) 
11begin 
12set nocount on; 
13    select @count=0,@ID=0,@timediff=getdate() 
14    select @count=@count+1,@ID=case when @count<=@pageSize*@pageIndex then ID else @ID end from tb_testTable order by id 
15    set @sql=‘select top ‘+str(@pageSize)+‘ * from tb_testTable where ID>‘+str(@ID) 
16    execute(@sql) 
17    select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗时 
18set nocount off; 
19end
20

4,利用Row_number() 此方法为SQL server 2005中新的方法,利用Row_number()给数据行加上索引


 1create procedure proc_paged_with_Rownumber  --利用SQL 2005中的Row_number() 
 2
 3    @pageIndex int, 
 4    @pageSize int 
 5
 6as 
 7    declare @timediff datetime 
 8begin 
 9set nocount on; 
10    select @timediff=getdate() 
11    select * from (select *,Row_number() over(order by ID asc) as IDRank from tb_testTable) as IDWithRowNumber where IDRank>@pageSize*@pageIndex and IDRank<@pageSize*(@pageIndex+1) 
12    select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗时 
13set nocount off; 
14end
15

5,利用临时表及Row_number


 1create procedure proc_CTE  --利用临时表及Row_number 
 2
 3    @pageIndex int,  --页索引 
 4    @pageSize int    --页记录数 
 5
 6as 
 7    set nocount on; 
 8    declare @ctestr nvarchar(400) 
 9    declare @strSql nvarchar(400) 
10    declare @datediff datetime 
11begin 
12    select @datediff=GetDate() 
13    set @ctestr=‘with Table_CTE as 
14                (select ceiling((Row_number() over(order by ID ASC))/‘+str(@pageSize)+‘) as page_num,* from tb_TestTable)‘; 
15    set @strSql=@ctestr+‘ select * From Table_CTE where page_num=‘+str(@pageIndex) 
16end 
17    begin 
18        execute sp_executesql @strSql 
19        select datediff(ms,@datediff,GetDate()) 
20    set nocount off; 
21    end
22

OK,至此,存储过程创建完毕,我们分别在每页10条数据的情况下在第2页,第1000页,第10000页,第100000页,第199999页进行测试,耗时单位:ms 
每页测试5次取其平均值


















































存过 第2页耗时 第1000页耗时 第10000页耗时 第100000页耗时 第199999页耗时 效率排行
1用not in 0ms 16ms 47ms 475ms 953ms 3
2用select max 5ms 16ms 35ms 325ms 623ms 1
3中间变量 966ms 970ms 960ms 945ms 933ms 5
4row_number 0ms 0ms 34ms 365ms 710ms 2
4临时表 780ms 796ms 798ms 780ms 805ms 4

测试结果显示:select max >row_number>not in>临时表>中间变量

于是我对效率最高的select max方法用2分法进行了扩展,代码取自互联网,我修改了ASC排序时取不到值的BUG,测试结果:










2分法 156ms 156ms 180ms 470ms 156ms 1*

 

从测试结果来看,使用2分法确实可以提高效率并使效率更为稳定,我又增加了第159999页的测试,用时仅296ms,效果相当的不错!

下面是2分法使用select max的代码,已相当完善。


  1--/*-----存储过程 分页处理 孙伟 2005-03-28创建 -------*/ 
  2--/*-----存储过程 分页处理 浪尘 2008-9-1修改----------*/ 
  3--/*----- 对数据进行了2分处理使查询前半部分数据与查询后半部分数据性能相同 -------*/ 
  4
  5alter PROCEDURE proc_paged_2part_selectMax 
  6
  7@tblName     nvarchar(200),        ----要显示的表或多个表的连接 
  8@fldName     nvarchar(500) = ‘*‘,    ----要显示的字段列表 
  9@pageSize    int = 10,        ----每页显示的记录个数 
 10@page        int = 1,        ----要显示那一页的记录 
 11@fldSort    nvarchar(200) = null,    ----排序字段列表或条件 
 12@Sort        bit = 0,        ----排序方法,0为升序,1为降序(如果是多字段排列Sort指代最后一个排序字段的排列顺序(最后一个排序字段不加排序标记)--程序传参如:‘ SortA Asc,SortB Desc,SortC ‘) 
 13@strCondition    nvarchar(1000) = null,    ----查询条件,不需where 
 14@ID        nvarchar(150),        ----主表的主键 
 15@Dist                 bit = 0,           ----是否添加查询字段的 DISTINCT 默认0不添加/1添加 
 16@pageCount    int = 1 output,            ----查询结果分页后的总页数 
 17@Counts    int = 1 output                ----查询到的记录数 
 18
 19AS 
 20SET NOCOUNT ON 
 21Declare @sqlTmp nvarchar(1000)        ----存放动态生成的SQL语句 
 22Declare @strTmp nvarchar(1000)        ----存放取得查询结果总数的查询语句 
 23Declare @strID     nvarchar(1000)        ----存放取得查询开头或结尾ID的查询语句 
 24
 25Declare @strSortType nvarchar(10)    ----数据排序规则A 
 26Declare @strFSortType nvarchar(10)    ----数据排序规则B 
 27
 28Declare @SqlSelect nvarchar(50)         ----对含有DISTINCT的查询进行SQL构造 
 29Declare @SqlCounts nvarchar(50)          ----对含有DISTINCT的总数查询进行SQL构造 
 30
 31declare @timediff datetime  --耗时测试时间差 
 32select @timediff=getdate() 
 33
 34if @Dist  = 0 
 35begin 
 36    set @SqlSelect = ‘select ‘ 
 37    set @SqlCounts = ‘Count(*)‘ 
 38end 
 39else 
 40begin 
 41    set @SqlSelect = ‘select distinct ‘ 
 42    set @SqlCounts = ‘Count(DISTINCT ‘+@ID+‘)‘ 
 43end 
 44
 45
 46if @Sort=0 
 47begin 
 48    set @strFSortType=‘ ASC ‘ 
 49    set @strSortType=‘ DESC ‘ 
 50end 
 51else 
 52begin 
 53    set @strFSortType=‘ DESC ‘ 
 54    set @strSortType=‘ ASC ‘ 
 55end 
 56
 57
 58
 59--------生成查询语句-------- 
 60--此处@strTmp为取得查询结果数量的语句 
 61if @strCondition is null or @strCondition=‘‘     --没有设置显示条件 
 62begin 
 63    set @sqlTmp =  @fldName + ‘ From ‘ + @tblName 
 64    set @strTmp = @SqlSelect+‘ @Counts=‘+@SqlCounts+‘ FROM ‘+@tblName 
 65    set @strID = ‘ From ‘ + @tblName 
 66end 
 67else 
 68begin 
 69    set @sqlTmp = + @fldName + ‘From ‘ + @tblName + ‘ where (1>0) ‘ + @strCondition 
 70    set @strTmp = @SqlSelect+‘ @Counts=‘+@SqlCounts+‘ FROM ‘+@tblName + ‘ where (1>0) ‘ + @strCondition 
 71    set @strID = ‘ From ‘ + @tblName + ‘ where (1>0) ‘ + @strCondition 
 72end 
 73
 74----取得查询结果总数量----- 
 75exec sp_executesql @strTmp,N‘@Counts int out ‘,@Counts out 
 76declare @tmpCounts int 
 77if @Counts = 0 
 78    set @tmpCounts = 1 
 79else 
 80    set @tmpCounts = @Counts 
 81
 82    --取得分页总数 
 83    set @pageCount=(@tmpCounts+@pageSize-1)/@pageSize 
 84
 85    /**//**//**//**当前页大于总页数 取最后一页**/ 
 86    if @page>@pageCount 
 87        set @page=@pageCount 
 88
 89    --/*-----数据分页2分处理-------*/ 
 90    declare @pageIndex int --总数/页大小 
 91    declare @lastcount int --总数%页大小  
 92
 93    set @pageIndex = @tmpCounts/@pageSize 
 94    set @lastcount = @tmpCounts%@pageSize 
 95    if @lastcount > 0 
 96        set @pageIndex = @pageIndex + 1 
 97    else 
 98        set @lastcount = @pagesize 
 99
100    --//***显示分页 
101    if @strCondition is null or @strCondition=‘‘     --没有设置显示条件 
102    begin 
103        if @pageIndex<2 or @page<=@pageIndex / 2 + @pageIndex % 2   --前半部分数据处理 
104            begin  
105                if @page=1 
106                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName                         
107                        +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType 
108                else 
109                begin 
110                    if @Sort=1 
111                    begin                     
112                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName 
113                        +‘ where ‘+@ID+‘ <(select min(‘+ @ID +‘) from (‘+ @SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize*(@page-1) as Varchar(20)) +‘ ‘+ @ID +‘ from ‘+@tblName 
114                        +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType+‘) AS TBMinID)‘ 
115                        +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType 
116                    end 
117                    else 
118                    begin 
119                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName 
120                        +‘ where ‘+@ID+‘ >(select max(‘+ @ID +‘) from (‘+ @SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize*(@page-1) as Varchar(20)) +‘ ‘+ @ID +‘ from ‘+@tblName 
121                        +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType+‘) AS TBMinID)‘ 
122                        +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType  
123                    end 
124                end     
125            end 
126        else 
127            begin 
128            set @page = @pageIndex-@page+1 --后半部分数据处理 
129                if @page <= 1 --最后一页数据显示                 
130                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ * from (‘+@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@lastcount as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName 
131                        +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strSortType+‘) AS TempTB‘+‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType  
132                else 
133                    if @Sort=1 
134                    begin 
135                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ * from (‘+@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName 
136                        +‘ where ‘+@ID+‘ >(select max(‘+ @ID +‘) from(‘+ @SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize*(@page-2)+@lastcount as Varchar(20)) +‘ ‘+ @ID +‘ from ‘+@tblName 
137                        +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strSortType+‘) AS TBMaxID)‘ 
138                        +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strSortType+‘) AS TempTB‘+‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType 
139                    end 
140                    else 
141                    begin 
142                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ * from (‘+@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName 
143                        +‘ where ‘+@ID+‘ <(select min(‘+ @ID +‘) from(‘+ @SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize*(@page-2)+@lastcount as Varchar(20)) +‘ ‘+ @ID +‘ from ‘+@tblName 
144                        +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strSortType+‘) AS TBMaxID)‘ 
145                        +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strSortType+‘) AS TempTB‘+‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType  
146                    end 
147            end 
148    end 
149
150    else --有查询条件 
151    begin 
152        if @pageIndex<2 or @page<=@pageIndex / 2 + @pageIndex % 2   --前半部分数据处理 
153        begin 
154                if @page=1 
155                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName                         
156                        +‘ where 1=1 ‘ + @strCondition + ‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType 
157                else if(@Sort=1) 
158                begin                     
159                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName 
160                        +‘ where ‘+@ID+‘ <(select min(‘+ @ID +‘) from (‘+ @SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize*(@page-1) as Varchar(20)) +‘ ‘+ @ID +‘ from ‘+@tblName 
161                        +‘ where (1=1) ‘ + @strCondition +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType+‘) AS TBMinID)‘ 
162                        +‘ ‘+ @strCondition +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType 
163                end 
164                else 
165                begin 
166                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName 
167                        +‘ where ‘+@ID+‘ >(select max(‘+ @ID +‘) from (‘+ @SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize*(@page-1) as Varchar(20)) +‘ ‘+ @ID +‘ from ‘+@tblName 
168                        +‘ where (1=1) ‘ + @strCondition +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType+‘) AS TBMinID)‘ 
169                        +‘ ‘+ @strCondition +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType  
170                end            
171        end 
172        else 
173        begin  
174            set @page = @pageIndex-@page+1 --后半部分数据处理 
175            if @page <= 1 --最后一页数据显示 
176                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ * from (‘+@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@lastcount as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName 
177                        +‘ where (1=1) ‘+ @strCondition +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strSortType+‘) AS TempTB‘+‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType                      
178            else if(@Sort=1) 
179                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ * from (‘+@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName 
180                        +‘ where ‘+@ID+‘ >(select max(‘+ @ID +‘) from(‘+ @SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize*(@page-2)+@lastcount as Varchar(20)) +‘ ‘+ @ID +‘ from ‘+@tblName 
181                        +‘ where (1=1) ‘+ @strCondition +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strSortType+‘) AS TBMaxID)‘ 
182                        +‘ ‘+ @strCondition+‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strSortType+‘) AS TempTB‘+‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType     
183            else 
184                    set @strTmp=@SqlSelect+‘ * from (‘+@SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize as VARCHAR(4))+‘ ‘+ @fldName+‘ from ‘+@tblName 
185                        +‘ where ‘+@ID+‘ <(select min(‘+ @ID +‘) from(‘+ @SqlSelect+‘ top ‘+ CAST(@pageSize*(@page-2)+@lastcount as Varchar(20)) +‘ ‘+ @ID +‘ from ‘+@tblName 
186                        +‘ where (1=1) ‘+ @strCondition +‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strSortType+‘) AS TBMaxID)‘ 
187                        +‘ ‘+ @strCondition+‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strSortType+‘) AS TempTB‘+‘ order by ‘+ @fldSort +‘ ‘+ @strFSortType             
188        end     
189    end 
190
191------返回查询结果----- 
192exec sp_executesql @strTmp 
193select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗时 
194--print @strTmp 
195SET NOCOUNT OFF 
196GO
197

执行示例:exec proc_paged_2part_selectMax
‘tb_testTable‘,‘ID,userName,userPWD,userEmail‘,10,100000,‘ID‘,0,null,‘ID‘,0

这种测试只在单机进行,并且没有在实际开发WEB项目中分页测试,测试项也比较单一,所以不够全面系统,但从其效率相比上,我们可以在数据库分页算法上进行有效的控制。

原文出处:http://www.cnblogs.com/lli0077/archive/2008/09/03/1282862.html

大数据量分页存储过程效率测试附代码,布布扣,bubuko.com

时间: 06-06

大数据量分页存储过程效率测试附代码的相关文章

大数据量分页存储过程效率测试附代码(转http://www.cnblogs.com/lli0077/archive/2008/09/03/1282862.html)

在项目中,我们经常遇到或用到分页,那么在大数据量(百万级以上)下,哪种分页算法效率最优呢?我们不妨用事实说话. 测试环境 硬件:CPU 酷睿双核T5750  内存:2G 软件:Windows server 2003    +   Sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库:data_Test,并在此数据库中创建一表:tb_TestTable 1create database data_Test  --创建数据库data_Test  2GO  3use data_Test  4GO

企业级控件库之大数据量分页控件(转)

在上篇:我介绍了原创企业级控件库之组合查询控件,这篇我将给大家介绍:企业级控件库之大数据量分页控件.  摘要  说到分页,大家采用的方法各有千秋,分页在一个中大型软件项目中对数据的快速呈现起到很关键的作用,试想一个数据量上几十万或者几百万的数据表,要是没有分页功能会是一个什么样的效果.总的说来,大家采用的分页方法大同小异,但到底那种方法才是最佳的呢,各有各的看法,让数据说话最有效.今天我给大家分享一个WinForm下大数据量分页控件(当然分页思想也可用于WebForm).虽然不能说是最佳的,但在

sql优化之大数据量分页查询(mysql)

当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候,一次性查询所有结果会变得很慢,特别是随着数据量的增加特别明显,这时就需要使用分页查询.对于数据库分页查询,也有很多种方法和优化的点. 谈优化前的准备工作 为了对下面列举的一些优化进行测试,需要使用已有的一张表作为实际例子. 表名:order_history. 描述:某个业务的订单历史表. 主要字段:unsigned int id,tinyint(4) int type. 字段情况:该表一共37个字段,不包含text等大型数据,最大为varchar(500

MySQL大数据量分页查询方法及其优化

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FRO

【转】大数据量分页写法

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

SQL Server 大数据量分页建议方案

简单的说就是这个 select top(20) * from( select *, rowid = row_number() over(order by xxx) from tb with(nolock) ) data where rowid > 0 order by rowid 或者这样写 select * from( select *, rowid = row_number() over(order by xxx) from tb with(nolock) ) data where rowi

Mysql大数据量分页优化

假设有一个千万量级的表,取1到10条数据: select * from table limit 0,10; select * from table limit 1000,10; 这两条语句查询时间应该在毫秒级完成: select * from table limit 3000000,10; 你可能没想到,这条语句执行之间在5s左右: 为什么相差这么大? 可能mysql并没有你想的那么智能,比如你要查询 300w开始后面10条数据:mysql会读取300w加10条这么多的数据,只不过 过滤后返回最

大数据量分页问题优化sql代码

以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 代码如下: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT

Access数据库大数据量的相关测试分析

[e良师益友网]在使用Access 数据库无须开专门的数据库空间,调用,迁移也方便,节省费用.另外对网站搭建者的专业能力要求也相对低一些.但随着网站的运行,数据库体积越来越大,数据 量也从最初的几百条到了现在的上万条,上十万条甚至更多.于是因数据应用级别的改变带来的各种各样的应用问题出现了.而其中大数据量的列表分页效率问题更 是让很多人头疼.小编我随便通过“大数据量分页效率”,“access 分页”等关键词分别百度一下,发现有此疑问的大有人在.很多网页上也给出了不同的解决办法.那么,这些方法到底