最新分页存储过程

本文介绍了一种SQL分页存储过程实现方式,该过程支持升序和倒序排序,并允许指定表名、字段、筛选条件及显示字段等参数。通过灵活配置,可以有效地进行数据分页展示。

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

/*
数据库分页存储过程,支持倒序和升序
参数说明:
   @tablename:为搜索表名
   @tablefield:为表的字段,约定为表的主键,
   @where:为搜索表名,要显示所有记录请设为"1=1"
   @orderby:为搜索结果排序,如order by id desc
   @fieldlist:为字段列表,如userid, username
   @curpage:当前页码
   @page_record:每页记录条数
   @Sort:排序标识(如果是倒序排,参数值为desc,为升序,参数值为asc,跟orderby参数是对应的)
结果: 返回表tablename中满足条件where的第curpage页的page_record条记录,结果按orderby排序
*/
CREATE PROCEDURE proc_CommonPaging

@tablename varchar(100),
@tablefield varchar(20),
@where varchar(5000),
@orderby varchar(500),
@fieldlist varchar(1000),
@curpage int,
@page_record int,
@sort varchar(8)

AS

BEGIN

   DECLARE @cmd varchar(8000)
   DECLARE @uprecord int
   DECLARE @Op varchar(2) -- 操作符
   DECLARE @max_min varchar(4) -- 最大/最小计算

   SET @op = '<'
   SET @max_min = 'MIN'
   IF @sort = 'asc'
       BEGIN
     SET @Op = '>'
             SET@max_min = 'MAX'
       END

 

   SET @uprecord=@curpage * @page_record
  
   IF @curpage = 0
       SET @cmd = 'SELECT TOP '+cast(@page_record AS NVARCHAR)+' '+@fieldlist+' FROM '+@tablename+' WHERE '+@where+' '+@orderby
   ELSE
     SET @cmd = 'SELECT TOP '+cast(@page_record AS NVARCHAR)+' '+@fieldlist+' FROM '+@tablename+' WHERE '+@where+' AND '+@tablefield+'
     '+@op+' (SELECT '+@max_min+'('+@tablefield+')   FROM (SELECT TOP   '+cast(@uprecord AS NVARCHAR)+' '+@tablefield+' FROM '+@tablename+' WHERE
     '+@where+' '+@orderby+') AS TmpTbl ) AND '+@where+' '+@orderby

   SET @cmd = @cmd + '; SELECT COUNT(*) FROM '+@tablename+' WHERE '+@where

   EXEC(@cmd)
   PRINT(@cmd)

END
GO

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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