以上存储过程运用了SQL SERVER的最新技术 表变量。应该说这个存储过程也是一个非常优秀的分页存储过程。当然，在这个过程中，您也可以把其中的表变量写成临时表：CREATE TABLE #Temp。但很明显，在SQL SERVER中，用临时表是没有用表变量快的。所以笔者刚开始使用这个存储过程时，感觉非常的不错，速度也比原来的ADO的好。但后来，我又发现了比此方法更好的方法。

　　笔者曾在网上看到了一篇小短文《从数据表中取出第n条到第m条的记录的方法》，全文如下：
　　从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录：
SELECT TOP m-n+1 *
　　FROM publish
　　WHERE (id NOT IN (SELECT TOP n-1 id FROM publish))
　　id 为publish 表的关键字

　　我当时看到这篇文章的时候，真的是精神为之一振，觉得思路非常得好。等到后来，我在作办公自动化系统(ASP.NET+ C#+SQL SERVER)的时候，忽然想起了这篇文章，我想如果把这个语句改造一下，这就可能是一个非常好的分页存储过程。于是我就满网上找这篇文章，没想到，文章还没找到，却找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程，这个存储过程也是目前较为流行的一种分页存储过程，我很后悔没有争先把这段文字改造成存储过程：　　

CREATE PROCEDURE pagination2
　　(
　　@SQL nVARCHAR(4000), --不带排序语句的SQL语句
　　@Page int, --页码
　　@RecsPerPage int, --每页容纳的记录数
　　@ID VARCHAR(255), --需要排序的不重复的ID号
　　@Sort VARCHAR(255) --排序字段及规则
　　)
　　AS
　　DECLARE @Str nVARCHAR(4000)
　　SET @Str='SELECT TOP '+CAST(@RecsPerPage AS VARCHAR(20))+' * FROM ('+@SQL+') T WHERE T.'+@ID+'NOT IN
　　(SELECT TOP '+CAST((@RecsPerPage*(@Page-1)) AS VARCHAR(20))+' '+@ID+' FROM ('+@SQL+') T9 ORDER BY '+@Sort+') ORDER BY '+@Sort
　　PRINT @Str
　　EXEC sp_ExecuteSql @Str
　　GO
　　其实，以上语句可以简化为：　
SELECT TOP 页大小 *
　　FROM Table1
　　WHERE (ID NOT IN
　　(SELECT TOP 页大小*页数 id
　　FROM 表
　　ORDER BY id))
　　ORDER BY ID
　但这个存储过程有一个致命的缺点，就是它含有NOT IN字样。虽然我可以把它改造为：　　
SELECT TOP 页大小 *
　　FROM Table1
　　WHERE not exists
　　(select * from (select top (页大小*页数) * from table1 order by id) b
　　where b.id=a.id )
　　order by id
　　即，用not exists来代替not in，但我们前面已经谈过了，二者的执行效率实际上是没有区别的。
　　既便如此，用TOP 结合NOT IN的这个方法还是比用游标要来得快一些。

　　虽然用not exists并不能挽救上个存储过程的效率，但使用SQL SERVER中的TOP关键字却是一个非常明智的选择。因为分页优化的最终目的就是避免产生过大的记录集，而我们在前面也已经提到了TOP的优势，通过TOP 即可实现对数据量的控制。

　　在分页算法中，影响我们查询速度的关键因素有两点：TOP和NOT IN。TOP可以提高我们的查询速度，而NOT IN会减慢我们的查询速度，所以要提高我们整个分页算法的速度，就要彻底改造NOT IN，同其他方法来替代它。

　　我们知道，几乎任何字段，我们都可以通过max(字段)或min(字段)来提取某个字段中的最大或最小值，所以如果这个字段不重复，那么就可以利用这些不重复的字段的max或min作为分水岭，使其成为分页算法中分开每页的参照物。在这里，我们可以用操作符“>”或“<”号来完成这个使命，使查询语句符合SARG形式。如：

　　Select top 10 * from table1 where id>200
　　于是就有了如下分页方案：
select top 页大小 *
　　from table1
　　where id>
　　(select max (id) from
　　(select top ((页码-1)*页大小) id from table1 order by id) as T
　　)
　　order by id

　　在选择即不重复值，又容易分辨大小的列时，我们通常会选择主键。下表列出了笔者用有着1000万数据的办公自动化系统中的表，在以GID(GID是主键，但并不是聚集索引。)为排序列、提取gid,fariqi,title字段，分别以第1、10、100、500、1000、1万、10万、25万、50万页为例，测试以上三种分页方案的执行速度：(单位：毫秒)　

　从上表中，我们可以看出，三种存储过程在执行100页以下的分页命令时，都是可以信任的，速度都很好。但第一种方案在执行分页1000页以上后，速度就降了下来。第二种方案大约是在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。而第三种方案却始终没有大的降势，后劲仍然很足。

　　在确定了第三种分页方案后，我们可以据此写一个存储过程。大家知道SQL SERVER的存储过程是事先编译好的SQL语句，它的执行效率要比通过WEB页面传来的SQL语句的执行效率要高。下面的存储过程不仅含有分页方案，还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。