SQL分页存储过程

create procedure proc_pagination ( @pageSize int, ----每页显示的记录个数 @pageIndex int, ----要显示那一页的记录 @tblName nvarchar(200), ----要显示的表 @fldName nvarchar(500) = ' * ' , ----要显示的字段列表 @fldSort nvarchar(200) = null, ----排序字段列表或条件 @PK nvarchar(150) , ----主表的主键 @pkSort nvarchar(4) = 'asc', ----主键的排序asc/desc,默认为asc @condition nvarchar(1000) = null, ----查询条件,不需where,如“and 1=1 and 2>1” @Counts int output, ----总记录数 @pagesCount int output ----总的页数 ) AS set nocount on --声明 declare @sqlTmp nvarchar(1000), ----临时存储SQL语句 @sqlOrder1 nvarchar(200), ----正常排序 @sqlOrder2 nvarchar(200), ----倒序 @pageCut int, ----正序倒序分段点 @lastPageCnt int ----最页一页的记录数 --统计记录总数 if (@condition is not null) set @condition = ' where 1=1 '+@condition+' ' else set @condition = ' ' set @sqlTmp = N'select @counts=count(*) from '+@tblName+@condition exec sp_executesql @sqlTmp,N'@counts float output',@counts output --组织条件 if (@pkSort is null) set @pkSort='' if (@fldSort is not null) set @sqlOrder1 = @fldSort+','+@PK+' '+@pkSort else set @sqlOrder1 = @PK+' '+@pkSort --------- set @sqlOrder2 = replace(@sqlOrder1,'asc','[a|s|c]') set @sqlOrder2 = replace(@sqlOrder2,'desc','asc') set @sqlOrder2 = replace(@sqlOrder2,'[a|s|c]','desc') -------- set @sqlOrder1 = ' order by '+@sqlOrder1 set @sqlOrder2 = ' order by '+@sqlOrder2 --统计总页数 set @pagesCount = ceiling(@counts*1.0/@pageSize) set @pageCut = @pagesCount/2 --组织数据 if (@pageIndex<1) set @pageIndex=1 if (@pageIndex>@pagesCount) set @pageIndex=@pagesCount --组织分页查询语句 if (@pageIndex=1) begin set @sqlTmp='select top '+cast(@pageSize as varchar(10))+' '+@fldName+' from '+@tblName+@condition+@sqlOrder1 end else if (@pageIndex<@pageCut) begin set @sqlTmp='select * from (select top '+cast(@pageSize as varchar(10))+' * from (select top '+cast(@pageSize*@pageIndex as varchar(10))+' '+@fldName+' from '+@tblName+@condition+@sqlOrder1+') as tb1'+@sqlOrder2+') as tb2'+@sqlOrder1 end else if (@pageIndex>=@pageCut and @pageIndex<@pagesCount) begin declare @topCount int ----倒序选取的记录数 set @topCount = (@pagesCount-@pageIndex)*@pageSize set @lastPageCnt = @counts%@pageSize if (@lastPageCnt>0) set @topCount=@topCount+@lastPageCnt set @sqlTmp='select top '+cast(@pageSize as varchar(10))+' * from (select top '+cast(@topCount as varchar(10))+' '+@fldName+' from '+@tblName+@condition+@sqlOrder2+') as tb1'+@sqlOrder1 end else if (@pageIndex=@pagesCount) begin set @lastPageCnt = @counts%@pageSize if (@lastPageCnt>0) set @pageSize=@lastPageCnt set @sqlTmp='select * from (select top '+cast(@pageSize as varchar(10))+' '+@fldName+' from '+@tblName+@condition+@sqlOrder2+') as tb1'+@sqlOrder1 end --执行 exec sp_executesql @sqlTmp GO

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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