分页的存储过程

本文介绍了一种使用SQL Server 2005的ROW_NUMBER()函数实现商品分页展示的方法,通过创建存储过程GetProductsOnDepartmentPromotion,有效地减少了系统资源消耗,并实现了精确的商品信息获取。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

      最近在做一些电子商务网站的系统,在对商品进行管理的时候,碰到了些问题在一页显示不完商品时,我们往往的会用到分页,在我以前我总是用手动的去分页,这样会损耗大量的系统资源,不能精确获取到我们想要的信息!为了解决此问题,我就用到了分页的存储过程,把它拿出来和大家分享下,希望能帮助到需要帮助的人!下面用一个我用到的例子来说明吧。

 

CREATE PROCEDURE GetProductsOnDepartmentPromotion
     (
        @DepartmentID INT,
        @DescriptionLength INT,
        @PageNumber INT,
        @ProductsPerPage INT,
        @HowManyProducts INT OUTPUT
     )
AS

 

--创建一张临时表
DECLARE @Products TABLE
  (
 RowNumber INT,
  ProductID INT,
  Name VARCHAR(50),
  Description VARCHAR(5000),
  Price MONEY,
  Image1FileName VARCHAR(50),
  Image2FileName VARCHAR(50),
  OnDepartmentPromotion BIT,
  OnCatalogPromotion BIT)


--向临时表中插入数据ROW_NUMBER() 是sqlsever2005系统函数
INSERT INTO @Products 
/*子查询*/ 
SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY ProductID) AS Row,
       ProductID, Name, SUBSTRING(Description, 1, @DescriptionLength) + '...' AS Description,
       Price, Image1FileName, Image2FileName, OnDepartmentPromotion, OnCatalogPromotion FROM
(
 --表的内连接
  SELECT DISTINCT Product.ProductID, Product.Name,

  --截取字符串
  SUBSTRING(Product.Description, 1, @DescriptionLength) + '...' AS Description,
  Price, Image1FileName, Image2FileName, OnDepartmentPromotion, OnCatalogPromotion
  FROM Product INNER JOIN ProductCategory
                      ON Product.ProductID = ProductCategory.ProductID
              INNER JOIN Category
                      ON ProductCategory.CategoryID = Category.CategoryID
   WHERE Product.OnDepartmentPromotion = 1
   AND Category.DepartmentID = @DepartmentID
)

 AS ProductOnDepPr --表的别名

 

--为输出参数赋值

SELECT @HowManyProducts = COUNT(ProductID) FROM @Products

--实现分页的功能
SELECT ProductID, Name, Description, Price, Image1FileName,
       Image2FileName, OnDepartmentPromotion, OnCatalogPromotion
  FROM @Products
  WHERE RowNumber > (@PageNumber - 1) * @ProductsPerPage
  AND RowNumber <= @PageNumber * @ProductsPerPage

GO

  

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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