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2012年(372)

分类: 系统运维

2012-03-24 18:59:23

说一下今天天气很好,心情也非常的不错,写起来也非常舒畅,也希望园友们每天好心情,为自己的人生目标努力着!

  这段时间因为项目需要,要做一个分页的功能,说实话这类的文章在园子里面可以说是满天飞了,为什么要写呢?没什么高深的技术,只是做个总结,把那些零零碎碎的问题整合起来,好给大家一个完整的参考吧!

  这是我第一次自动动手写分页,所以这样的文章适合跟我一样的小菜阅读....

 1.分页的最基本参数    

      总页数 → PageTotalCount //查询的结果分页之后有多少页
      总记录数 → RecordTotalCount //查询的结果包含多少条记录
      每一页的记录数 → DisplayRecordCount //每一页显示多少条记录数
      一次显示多少页数    → DisplayPageCount //一次加载显示多少个页数,五个或者十个等等
      首页和末页 → FirstPage ,LastPage //快速回到第一页以及最后一页的按钮
      上一页和下一页 → UpPage,NextPage //下一页和上一页
      页索引号   → IndexPage   //用户当前点击的页号码

  Note:这只是最基本的参数,还有很多的查询参数需要我们按照自己的项目需求来定义!

  Note:对于总记录数的获取我的方案是使用输出参数来获取!

  

 2.在URL地址中传入分页参数实现分页

   2.1 原理

      主要是通过获取URL中的参数值来判断用户点击的是第几页!

   2.2 机制

      通过查看HTML代码,发现每一个分页按钮的超链接都是这样写的,如:    

    

    博客园分页源代码:

    所以这种的方式还是比较常用的!

   2.3 原理分析

            ①所有的HTML的代码在后台进行组装,然后在页面加载的时候进行输出!

            ②每个超链接的href属性都在后台进行赋值!

            ③对一些复杂的业务逻辑进行有效处理!

   2.4 解决点击“...”按钮的问题,说实话这里面的逻辑还是有点复杂的,我搞了好久才弄清楚了:    

    

      这边涉及到一个层的概念(不是标准术语),所谓的层就是一个页面一次性显示的的总页数!    

      Note 层的层次关系:

  1,2,3 … 10; 第一层 索引号为“0”

  11,12,13 … 20; 第二层 “1”

  21,22,23 … 30; 第三层 “2”    

      如果说你的总页数有98页,每一次显示10页,那么分页的总层数就为 → int pageLevelCount = 98 % 10 ==0 ? 98 / 10 : 98 / 10 + 1

      有如下几个核心代码:    

1       int currentPageLevel = pageIndex / 10; //当前页所在的层数
2       //过滤一下整数,如10,20,30 本来他们应该属于自己的层数,但是通过上面的计算会增加一个层数,所以要过滤下
3 currentPageLevel = pageIndex % 10 == 0 ? currentPageLevel - 1 : currentPageLevel;
4 int pageTotalLevelCount = pageTotalCount / 10; //总层数,如果不是10的倍数,就会少一层,主要用于后面“…”做判断的
5       //计算后面三个点“...”处于什么样的页索引号,如果当前页+1 乘以10大于总页数,那么说明后面没有了!
6       //下面的变量判断当前的页层数是不是最后一个页层数!
7 int currentPageLastLevel = 10 * (currentPageLevel + 1) > pageTotalCount ? pageTotalCount : 10 * (currentPageLevel + 1);

     下面的代码是判断页面上时候有“...”的按钮:  

1         //对前面“...”按钮的判断
2         if (pageIndex > 10) //对也按钮的设置
3 {
4 strBuilder.AppendFormat(GetAHtml("", string.Format(url, 10 * pagecount), "..."));
5 }
6         //后面显示“...”按钮的判断
7        if (pageIndex <= 10 * floorcount) //当当前序号小于倒数第二页页码时显示在后端...
8 {
9 strBuilder.AppendFormat(GetAHtml("", string.Format(url, 10 * (pagecount + 1) + 1), ""));
10 }    

      如果能够把这些逻辑搞清楚了,分页也就不算太难了!

   下面是全部代码: 

 

  3.分页存储过程深入学习

   3.1 定义表变量来存储数据,实现分页    

  --使用表变量来读取数据,注意表变量的语法,定义一个自动那个增长列用来以后的分页
DECLARE @MyTable TABLE (myID INT IDENTITY(1,1),OrderID INT,CustomerID NCHAR(5))
--把你删选的数据填充到表变量中去
INSERT INTO @MyTable(OrderID,CustomerID)
(
SELECT OrderID,CustomerID FROM dbo.Orders
)
SELECT myID,OrderID,CustomerID FROM @MyTable WHERE myID BETWEEN 1 AND 10

      Note:自SQL Server2005之后出来了“CTE”的语法,大家也可以使用这种方式来进行分页! 

1   WITH MyTable(ID,Number)
2   AS
3   (
4   SELECT AppID,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY AppID) FROM Core
5   )
6
7   SELECT * FROM MyTable WHERE Number BETWEEN 10000 AND 10010

     3.2 使用“Top”和“In”    

1    --使用“TOP”跟“IN”语法
2 SELECT TOP 10 OrderID FROM dbo.Orders WHERE OrderID NOT IN
3 (
4 SELECT TOP 10 OrderID FROM dbo.Orders
5 )
6 //这个语句就可以查处表中第“11”条到“20”的数据了!

  

     3.3 使用“Row_Number() Over(Order By [字段名] DESC)”

1    --这是SQL Server2005新出来的函数,不仅操作简单,而且还易于理解!
2 --所以了解这个函数的语法就变得很重要了!
3   SELECT OrderID,CustomerID FROM
4   (
5   SELECT OrderID,CustomerID, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY OrderID) AS number FROM dbo.Orders
6   ) AS T
7   WHERE T.number BETWEEN 1 AND 10

    Note:你可以指定你要排序的主键是按升序还是按降序排列!ASC → 升序,DESC → 降序!


    3.4 使用“Top”和“Max”

1    --分页思想:
2 --首先根据主键进行排序,删选出前十条,默认是降序排列
3 --然后取出前十条的最大值,也就是前十条的最后一条记录
4 --最后在删选出这条记录的后十条记录,那么就是“11”到第“20”条的记录了
5 SELECT TOP 10 OrderID,CustomerID FROM dbo.Orders AS T WHERE T.OrderID >
6 (
7 SELECT MAX(TempTable.OrderID) FROM
8 (SELECT TOP 10 OrderID FROM dbo.Orders ORDER BY OrderID) AS TempTable
9 )
10 //默认为升序 → ASC

    3.5 分页查询速度比较

      说实话这些比较园子里面也很多,我就做个总结了,不实际测试了!

      Top,Max > Row_Number > Top > 表变量 !

  

   3.6 比较“Top Max”和“Row Number”的性能差异所在

      如果对“SQL 执行计划”还没有一定的理解,请先看这篇文章:看懂SqlServer查询计划 ,值得一看的文章!      

      

      从上面的可以看出,在单表分页的情况下,“Row_Number”比“Top ,Max”会多检索出很多行,那么在性能上“Top Max”就比“Row_Number”好点!

      Note:这种情况只限于单表操作的情况下,如果说是多表查询,感觉还是用“Row_Number”会比较好点,因为在多表的情况下,“Top,Max”或做出两次的连接查询,在大数据量的情况下,性能会比“Row_Number”差一点!如图:      

      

 4.大数据的分页思想

    前几天看到一片文章是说关于百度,Google他们的分页思想,找不到那篇文章了,找到了园友发个链接给我!

    我也是看到这些文章做个小总结,没什么创新!    

  1. 每一张表设置固定的容量,达到一定程度后,把新纪录转移到另外一张表中,让以前的那些表成为历史数据!
  2. 做好查询需要的索引,虽然不能滥用索引,但是适当的增加将加快查询速度!
  3. 优化查询,避免表扫描,少用模糊查询,也就是在没有索引的前提下,扫描整张表!
  4. 在服务端代码中尽量考虑到数据缓冲和连接池的情况!
  5. 对于千万级的数据,可以参考百度,Goole等网站的分页技巧!
  6. 其实它们的分页利用了客户只关注前面重要的信息,越往后就不会太多的关注的思维定势!
  7. 千万级的数据,只取出前面几十万的信息,然后进行排序分页!

  

 5.思路很重要

  我总觉得在编程之前应该就把思路理清楚,清楚之后就能行如流水,但是现在的我还没有到达这个境界,需要多多努力!

  好了,差不多就是这么多了,也算对分页有了一点点的理解了,不至于以后工作需要而手忙脚乱的,写在这边与大家一起分享!

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