SQL调优学习之——sqlserver分页从低效到高效

　首先感谢网友@aixuexi 在评论中的提醒，原博文介绍的几种都不是最高效，现已修改加入另一种更高效的方法。

　　以前都是使用mysql和oracle，对sqlserver的使用不多。最近因项目原因，要读取其他项目的数据库，取出某个门的开关历史记录，而对方使用的是sqlserver，所以研究起了sqlserver的分页，经过几次实践，慢慢的从低效的分页写到了高效的分页。

表结构

history表

历史记录ID：id（唯一引索）

操作时间：time

开门或关门：flag

由谁操作：user_Id

属于哪个设备：device_id

下面我们先介绍四种分页的方法，以【一种低效】——【两种较高效】——【一种高效】的顺序进阶的介绍，在最后再附上测试结果。

修改：经过网友@aixuexi 的提醒，加入最后一种【更高效】的方法介绍

低效的sql

 思路：

 

最里层：先从history表根据时间倒序查出前50010条记录

中间层：从以上的查询结果中根据时间正序查出前10条记录，一正一反刚好就拿出了第10000条到10010条记录了。

最外层：根据时间倒序拿出以上的查询结果

SQL代码：

select * from 
(
    select top 10 * from 
    (
        select top 50010 * from history 
        order by 
        time desc  
    ) h 
    order by  
    h.time asc
) hh  
order by  
hh.time desc

经下面的检验，这种查询效率比较低下。

其原因是因为每一层的查询都使用了select * ，即扫描所有的这段，但是 “最里层” 和 “中间层” 根本就没必要select * ，这两层目的只是为了把最后一层的搜索范围定位在第10000-10010条之间，所以，在这两层里，我们只要拿出关键字ID和排序字段time就好。

较高效的SQL（1）————使用where ... =

 

最里层：先从history表根据时间倒序查出前50010条记录，只拿出id和time

中间层：从以上的查询结果中根据时间正序查出前10条记录，只拿出id和time，一正一反刚好就拿出了第10000条到10010条记录了。

最外层：根据时间倒序拿出以上的查询结果，select *拿出所有字段，查询范围用where ... = ... 来匹配。

SQL代码：

select * from history hh,
( 
    select top 10 id ,time from  
    ( 
        select top 50010 id ,time from history  
        order by 
        time desc  
    ) h  
    order by  
    h.time asc 
) hhh  
where hhh.id = hh.id 
order by  
hhh.time desc

经检验，这种分页 方法比上一种快一点点。

主要原因在与“最里层”和“中间层”的两次查询，都只是查出id和time，而不是select * ，从这个角度讲提升了效率。但最后又用了where...=语法，比起上一种分页方法，又降低了一点效率。但是where...=语法速度很快，所以总体上还是这种分页方法更快一些。

较高效的分页（2）————使用where...in

 

最里层：先从history表根据时间倒序查出前50010条记录，只拿出id和time

中间层：从以上的查询结果中根据时间正序查出前10条记录，只拿出id和time，一正一反刚好就拿出了第10000条到10010条记录了。

最外层：根据时间倒序拿出以上的查询结果，select *拿出所有字段，查询范围用where...in （）来匹配

SQL代码：

select * from history hh 
where id in 
( 
    select top 10 id from  
    ( 
        select top 50010 id ,time from history  
        order by  
        time desc 
    ) h  
    order by 
    h.time asc 
)
order by  
hh.time des

这种分页方法，与上一种分页方法比起来，区别是这种使用了where...in（），而不是where...=，原理上差别不大，但可能是SQLServer内部优化的原因，使用where...in比使用where...=要快一些。具体在下面的计较表格可以看出。

高效的分页————使用row_number() over

 

最里层：查询出前50010条数据，只拿出ID字段，同时使用row_number() over 语法，增加一个n字段，代表该条数据时第几行。

最外层：根据where...来匹配id，同时直接拿出 n>50000 的数据。

SQL代码：

select hhh.n , hh.* from history hh ,
( 
    select top 50010 row_number() over  
    ( 
        order by  
        time desc 
    ) n,id 
    from history  
) hhh 
where hhh.id = hh.id 
and hhh.n > 50000 
order by  
hhh.n desc

这种分页方法，首先只是两次查询，这无非提高了效率。最里层查询出来的“虚列”——n，sqlserver不知道会不会为其加上索引，个人认为会，但想不出什么验证的方法。假如有加入索引的话，那在这个地方，使用 “n >某个数字” 的查询方法，又比前几次查询快了一点。

更高效的分页——row_number() over + 只查询一次

 

最里层：查询出前50010条数据，使用row_number() over 语法，增加一个n字段，代表该条数据时第几行，同时查出我们想要的信息，这里跟其他方法一样查询出所有：*。

最外层：根据where...来匹配n，同时直接拿出 n>50000 且 n<50010 行的数据。

SQL代码：

select * from 
(
    select *,row_number() over  
    (
        order by  
        time desc
    ) n 
    from history  
) hhh 
where hhh.n > 50000 
and hhh.n <= 50010 

几种分页方法速度比较

 以下进行两种测试，第一种是查询出1000-1010条数据，第二种是查询出第50000-50010条数据。记录的秒数是查询50次总共的用时，每组测试5次，最后取平均值。

【查询1000-1010条数据】	第一次	第二次	第三次	第四次	第五次	平均
低效的分页	6.344s	5.687s	5.797s	5.704s	5.641s	5.835s
较高效的分页（1）——where...=	4.485s	5.281s	5.094s	5.281s	5.313s	5.091s(胜出)
较高效的分页（1）——where...in	5.093s	5.328s	5.14s	5.406s	5.297s	5.253s
高效的分页——row_number() over	5.437s	5.39s	5.156s	5.016s	5.344s	5.269
更高效的分页——row_number() over + 只查询一次	5.188s	4.875s	5.172s	4.953s	4.875s	5.0126s（胜出）

从中可以看出，在查询的行数较少时，使用 【更高效的分页——row_number() over + 只查询一次】是最快的一种分页方法。

【查询50000-50010条数据】	第一次	第二次	第三次	第四次	第五次	平均
低效的分页	10.844s	9.985s	10.172s	10.0s	10.297s	10.260s
较高效的分页（1）——where...=	9.625s	9.469s	9.14s	9.171s	9.219s	9.325s
较高效的分页（1）——where...in	9.156s	9.61s	9.187s	9.218s	9.219s	9.278s
高效的分页——row_number() over	7.844s	6.765s	6.422s	7.359s	6.875s	7.05s（胜出）
更高效的分页——row_number() over + 只查询一次	6.730s	6.109s	7.109s	5.328s	5.515s	6.086s（胜出）

从中可用看出，在查询的行数较多时，使用【更高效的分页——row_number() over + 只查询一次】是最快的一种分页方法，而且快了好几个档次！