在大数据量的情况下，特别是在查询最后几页的时候，查询时间一般不会超过9秒;而用其他存储过程，在实践中就会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询。
　　笔者希望能够通过对以上存储过程的解析，能给大家带来一定的启示，并给工作带来一定的效率提升，同时希望同行提出更优秀的实时数据分页算法．

　　四、聚集索引的重要性和如何选择聚集索引

　　在上一节的标题中，笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：

　　1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。

　　2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒，哪怕分页总数只有3页或30万页。

　　虽然在超大容量情况下，这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时，这个1-3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用户的话说就是“还没有ACCESS数据库速度快”，这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。

　　笔者就此分析了一下，原来产生这种现象的症结是如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引!

　　本篇文章的题目是：“查询优化及分页算法方案”。笔者只所以把“查询优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西 聚集索引。

　　在前面的讨论中我们已经提到了，聚集索引有两个最大的优势：

　　1、以最快的速度缩小查询范围。
　　2、以最快的速度进行字段排序。

　　第1条多用在查询优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。

　　而聚集索引在每个表内又只能建立一个，这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。

　　但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要，这通常是一个矛盾。

　　笔者前面“索引”的讨论中，将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引的起始列，日期的精确度为“日”。这种作法的优点，前面已经提到了，在进行划时间段的快速查询中，比用ID主键列有很大的优势。

　　但在分页时，由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分页的参照物，进而无法实现更为高效的排序。而如果将ID主键列作为聚集索引，那么聚集索引除了用以排序之外，没有任何用处，实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。

　　为解决这个矛盾，笔者后来又添加了一个日期列，其默认值为getdate()。用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间，时间精确到毫秒。即使这样，为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建UNIQUE约束。将此日期列作为聚集索引列。

　　有了这个时间型聚集索引列之后，用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min，成为分页算法的参照物。

　　经过这样的优化，笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下，分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。

　　聚集索引是如此的重要和珍贵，所以笔者总结了一下，一定要将聚集索引建立在：

　　1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上;
　　2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。

　　结束语：

　　本篇文章汇集了笔者近段在使用数据库方面的心得，是在做“办公自动化”系统时实践经验的积累。希望这篇文章不仅能够给大家的工作带来一定的帮助，也希望能让大家能够体会到分析问题的方法;最重要的是，希望这篇文章能够抛砖引玉，掀起大家的学习和讨论的兴趣，以共同促进，共同为公安科技强警事业和金盾工程做出自己最大的努力。