DataGrid连接Access的快速分页法（1）——需求与现状
2024-09-07 19:04:59
供稿：网友
datagrid连接access的快速分页法（1）——需求与现状
一、需求分析
datagrid是一个功能强大的asp.net web服务器端控件，它除了能够按各种方式格式化显示数据，还可以对数据进行动态的排序、编辑和分页。大大减轻了广大web程序员的工作量。实现datagrid的分页功能一直是很多入门者感到棘手的问题，特别是自定义分页功能，实现的方法多种多样，非常灵活。
目前大家公认性能最好的应该数sql sever结合存储过程的解决方案。因为在sql server的存储过程里面可以使用游标（cursor）来遍历数据库表中所有的行，结合一个计数器变量就可以快速定位到数据库表中的某一行了。但是在采用access数据库的asp.net应用程序中，一直没有一种较好的解决方案。
我们知道，在asp中可以使用ado的游标来快速定位当前页面的数据在数据库表中的位置。可是ado.net中没有游标这个东西，所以传统的datagrid分页方法都是用诸如“select * from item”的sql语句从数据库表中取出所有的记录，然后datagrid的自动分页功能会帮你显示相应分页的数据。
二、目前的解决方案
很多人已经意识到了上面描述的问题，并提出了解决方法，即采用自定义分页，每次从数据库表中取出要显示的数据。那么，怎样取呢？答案就我知道的大概有5种以上吧。使用不同的算法，将会得到不同的效率。经过我粗略的测试，最慢的算法耗费的时间大概是最快的3倍！而且这个数字会随着记录总数的增加而增加。
为了方便接下来的讨论，在展示 sql 语句之前，首先让我们做如下约定：
pageindex itemid
productid
price
0
001
0011
$12
002
0011
$13
003
0011
$12
1
004
0012
$13
005
0012
$11
006
0012
$14
2
007
0013
$14
008
0013
$12
009
0014
$13
3
010
0011
$13
011
0012
$15
012
0014
$16
4
013
0013
$12
014
0013
$13
变量 用途
@pagesize 每页显示的记录总数
@pagecount 分页总数
@recordcount 数据表的记录总数
@pageindex 当前页的索引
@firstindex 第一页的索引
@middleindex 中间页的索引
@lastindex 最后一页的索引
@tablename 数据库表名称
@primarykey 主键字段名称
@queryfields 要查询的字段集
@condition 筛选条件
定义：
@pagecount = (int)math.ceiling((double)@recordcount / @pagesize)
@firstindex = 0
@lastindex = @pagecount - 1
@middleindex = (int)math.ceiling((double)@pagecount / 2) – 1
预设：
@pagesize = 2
@recordcount = 9
@pagecount = 4
现在先让我们来看看速度最慢的 sql 语句：
select top @pagesize * from @tablename as a
where @primarykey not in (
select top @pagesize*@pageindex @primarykey from @tablename as b
order by @primarykey
)
order by @primarykey
这条语句慢就慢在 not in 这里，主 select 语句遍历的每个 @primarykey 的值都要跟子 select 语句的结果集中的每一个 @primarykey 的值进行比较，这样时间复杂度非常大。其实我们平时编写 sql 语句的时候应该尽量避免用 not in 语句，因为它往往会提高整个 sql 语句的时间复杂度。
还有一种是用两个 top 的 sql 语句，如下所示：
select * from (
select top @pagesize * from (
select top @pagesize*(@pageindex+1) * from @tablename
order by @primarykey
) tablea
order by @primarykey desc
) tableb
order by @primarykey
这条 sql 语句空间复杂度比较大。如果要显示的分页面刚好是最后一页，那么它的效率比直接select 出所有的记录还要低。
下一篇将详细介绍一种最快的算法，并根据不同情况，采用不同的变形来有效的提高查询效率。
