存储过程分页【NOT IN】和【>】效率大PK 千万级别数据测试结果

最新推荐文章于 2021-02-11 08:06:19 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/tonge/p/3396938.html

本文通过创建千万级数据表并实现两种不同分页方法（NotIn与大于号）的存储过程，对比了它们在查询效率上的表现。结果显示，在相同条件下，无论是使用NotIn还是大于号进行分页查询，耗时均在1秒左右，性能相当。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

use TT
go
if exists (select * from sysobjects where name='Tonge')
drop table Tonge
create table Tonge(
ID int primary key identity(1,1),
NAME varchar(100),
PWD varchar(100),
PHONE varchar(100),
BORNDATE date default getDate()
)
go

--存储过程插入10万条数据耗时:38s//平均 2600条/s
declare @i int
set @i=0
while(@i<=100000) --插入测试数据10万条
begin
insert into Tonge values('Tonge'+Convert(varchar(2),@i),'Tonge594200'+Convert(varchar(2),@i),'16886888688',default)
set @i = @i+1
end
go

--疯狂插入法插万条插入640万条数据耗时:101s //平均 63000条/s
insert into Tonge(NAME,PWD,PHONE,BORNDATE)( select NAME,PWD,PHONE,BORNDATE from Tonge ) --疯狂插入法7次 10*2*2*2*2*2*2*2=1284万条数据
go

select MAX(ID) FROM Tonge --统计当前条数，已达到千万级别

--DBCC SHRINKFILE(TTDB_log,0) --清除事务日志

--使用 Not In 分页
if exists(select * from sysobjects where name='usp_NotIn_PagedTonge')
drop procedure usp_NotIn_PagedTonge
go
create procedure usp_NotIn_PagedTonge
@PageSize int,   --每页显示的条数
@PageIndex int,   --当前页数
@TotalPage int output --总共页数
AS
declare @TotalCount int --总条数
select @TotalCount=COUNT(ID) from Tonge
if(@TotalCount%@PageSize=0) --总共的页数
  set @TotalPage = @TotalCount/@PageSize
else
  set @TotalPage = @TotalCount/@PageSize+1
if(@PageIndex=1)
  select top(@PageSize) ID,NAME,PHONE,BORNDATE from Tonge
else
  select top(@PageSize) ID,NAME,PHONE,BORNDATE from Tonge
  where ID not in(select top(@PageSize*(@PageIndex-1)) ID from Tonge)
  order by ID
GO

--使用大于号(>) 分页
if exists(select * from sysobjects where name='usp_Sign_PagedTonge')
drop procedure usp_Sign_PagedTonge
go
create procedure usp_Sign_PagedTonge
@PageSize int,
@PageIndex int,
@TotalPage int output
as
declare @TotalCount int
select @TotalCount=COUNT(id) from Tonge
if(@TotalPage%@PageSize=0)
  set @TotalPage=@TotalCount/@PageSize
else
  set @TotalPage=@TotalCount/@PageSize +1
if(@PageIndex=1)
  select top(@PageSize)  ID,NAME,PHONE,BORNDATE from Tonge
else

--在这里查询的时候用列名代替*号,这样可以提高查询效率减少没有必要的检索
  select top(@PageSize)  ID,NAME,PHONE,BORNDATE from Tonge where id >
  (select max(id) from
  (select top (@PageSize*(@PageIndex-1)) id from Tonge order by id) emp)
go

--NotIn分页测试
declare @PageSize int,@PageIndex int,@TotalPage int
select @PageSize=1000,@PageIndex=1000
--exec usp_NotIn_PagedTonge @PageSize,@PageIndex,@TotalPage output
print '当前页数'+convert(varchar(5),@PageIndex)+' 总页数：' + Convert(varchar(5),@TotalPage)

--大于号分页测试
declare @PageSize int,@PageIndex int,@TotalPage int
select @PageSize=1000,@PageIndex=1000 --每页显示1万条数据，显示第10页
--exec usp_Sign_PagedTonge @PageSize,@PageIndex,@TotalPage output
print '当前页数'+convert(varchar(5),@PageIndex)+' 总页数：' + Convert(varchar(5),@TotalPage)

总结：使用存储过程分页，不管是【>】还是【Not IN】查询1万条数据，且在页数相同的情况下,显示相同条数的数据。耗时都在1s左右，简直是不分上下，于是我决定再用普通分页的方式在对千万级别的数据进行测试。

普通方式分页【NOT IN】和【>】效率大PK 千万级别数据测试结果

转载于:https://www.cnblogs.com/tonge/p/3396938.html