Sql Server分页储存过程

本文介绍了一种利用SQL进行分页查询的方法,并详细解释了ROW_NUMBER()函数的用法及其在分页查询中的应用。通过示例展示了如何通过ROW_NUMBER()实现数据排序及分组。

--分页储存过程
if exists (select * from sys.procedures where name='Page')
drop proc Page
go
create proc Page
@PageIndex int=2, --页码
@PageSize int=10, --记录数
@PageSum int output --总数
as
--得到总页数
select @PageSum=CEILING(COUNT(*)*1.0/@PageSize) from Teacher
--查询分页
Select * from (select ROW_NUMBER() over(Order by teacherID) 排序 ,* from Teacher) s    --新建一列作为所有数据的连续顺序排列

--(注解:‘s’ 为别名,不可缺少。'排序' 为新建列)
where 排序>(@PageIndex-1)*@PageSize --约束起始位置
and 排序<=@PageIndex*@PageSize --约束终止位置

 

  --ROM_NUMBER()语法

语法:ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN)
简单的说row_number()从1开始,为每一条分组记录返回一个数字,这里的ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY xlh DESC) 是先把xlh列降序,再为降序以后的没条xlh记录返回一个序号。
示例:
xlh row_num
1700 1
1500 2
1085 3
710 4

row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组,在分组内部根据 COL2排序,而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号(组内连续的唯一的)
实例:
初始化数据
create table employee (empid int ,deptid int ,salary decimal(10,2))
insert into employee values(1,10,5500.00)
insert into employee values(2,10,4500.00)
insert into employee values(3,20,1900.00)
insert into employee values(4,20,4800.00)
insert into employee values(5,40,6500.00)
insert into employee values(6,40,14500.00)
insert into employee values(7,40,44500.00)
insert into employee values(8,50,6500.00)
insert into employee values(9,50,7500.00)

数据显示为
empid deptid salary
----------- ----------- ---------------------------------------
1 10 5500.00
2 10 4500.00
3 20 1900.00
4 20 4800.00
5 40 6500.00
6 40 14500.00
7 40 44500.00
8 50 6500.00
9 50 7500.00

转载于:https://www.cnblogs.com/QQ862668193/p/6733114.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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