SQL Server数据库分页存储过程优化效率分析_SQL Server_数据库_程序员俱乐部

SQL Server数据库分页存储过程优化效率分析是本文主要要介绍的内容，接下来我们就开始介绍这一过程，SQL Server数据库分页存储过程优化效率分析先来对比两段分页SQL，假设条件：news表有15万记录，NewsTypeId=10有9万记录，当前查询NewsTypeID=10。那么，你会认为哪个SQL效率会高呢？

代码一：

class="dp-xml">
DECLARE @cc INT  
SELECT NewsId,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SortNum DESC)   
AS RowIndex INTO #tb FROM news WITH(NOLOCK)   
WHERE NewsTypeId=@NewsTypeId AND IsShow=1 
SET @cc = @@ROWCOUNT  
SELECT n.* FROM news AS n WITH(NOLOCK), #tb   
As t WHERE t.RowIndex>@PageIndex*@PageSize   
AND t.RowIndex<=(@PageIndex+1)*@PageSize  
AND t.newsid=n.newsid  
SELECT @cc  
DROP TABLE #tb 

代码二：

DECLARE @cc INT  
SELECT NewsId,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SortNum DESC)  
AS RowIndex INTO #tb FROM news WITH(NOLOCK)   
WHERE NewsTypeId=@NewsTypeId AND IsShow=1 
SET @cc = @@ROWCOUNT  
SELECT NewsId INTO #tb2 FROM #tb As t   
WHERE t.RowIndex>@PageIndex*@PageSize AND t.RowIndex<=(@PageIndex+1)*@PageSize  
SELECT * FROM news WITH(NOLOCK)   
WHERE NewsId IN (SELECT * FROM #tb2)  
SELECT @cc  
DROP TABLE #tb  
DROP TABLE #tb2 

答案是代码二远远高于代码一。在代码一中加粗代码的操作会引起整表扫描，因为数据库引擎在认为WHERE表达式中满足条件记录大于一定阀值的时候，就不再去进行查询优化，而直接使用表扫描。看执行信息：

表 'news'。扫描计数 1，逻辑读取 342 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。  
(98361 行受影响)  
(1 行受影响)  
(40 行受影响)  
表 '#tb________________________________________00000004C024'。  
扫描计数 1，逻辑读取 257 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。  
表 'news'。扫描计数 1，逻辑读取 2805 次，物理读取 0 次，预读 235 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。  
(1 行受影响)  
(1 行受影响)  
原本，我想的执行计划，加粗部分的代码应该是聚焦索引查找，这样性能就提高很多。看代码二：  
表 'news'。扫描计数 1，逻辑读取 342 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。  
(98361 行受影响)  
(1 行受影响)  
表 '#tb____________________________________00000004BEEF'。  
扫描计数 1，逻辑读取 257 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。  
(40 行受影响)  
(1 行受影响)  
(40 行受影响)  
表 'news'。扫描计数 0，逻辑读取 131 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。  
表 '#tb2___________________________________00000004BEF0'。  
扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。  
(1 行受影响)  
(1 行受影响) 

很明显，代码二与代码一中的IO操作数大大降低。且代码一随着@PageIndex越来越大，效率会越来越低；但代码二的效率不会随@PageIndex变化而改变。

以上就是SQL Server数据库分页存储过程优化效率分析的全部内容，本文就介绍到这里了，希望本次的介绍能够对您有所收获！