1                n<=2
F(n)={
         F(n-1)+F(n-2)     n>2

列出前几项：1，1，2，3，5，8，13，21，34。。。

    注意到这些数字没有，很多都是在大自然中出现的，我知道的少，不过你可以在互联网上搜一下，关键词：黄金分割。

没错，这个数列中体现了黄金分割，用数学方法很容易证明。首先它是发散的，但是不妨假设F(n+1)/F(n)是可以收敛的，设e=limF(n+1)/F(n)，由递推方程：F(n)=F(n-1)+F(n-2)，两边同除F(n-1)得（在极限情况下）：e=1+1/e，解出来就得e=1.618…，同时也得知它近似地相当于指数数列1.618^n，至少会以这样的增涨率增涨。

    以下总结一下Fibonacci数列的计算方法。

1，直接递归计算。

int fibonacci(int n)
{
            if(n<=2)
                        return 1;
            return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2);
}

    它的计算效率同它的数值增涨效率一样是指数型的（O(1.618^n)），因为它会在递归中重复计算子问题，改进的方法就是‘打表’，把已经计算过的F(n)记录下来，在以后的计算中只管用就是了，也叫备忘录方法，也是DP算法的一个组成部分。

    2、备忘录方法。

int fibonacci(int n)
{
            if(mem(n)>0)
                        return mem(n);
            return mem(n)=fibonacci(n-1)+fibonacci(n-1);
}

    3. 非递归，先开一个表f(n)，然后由f(1)=f(2)=1开始计算。

inf fibonacci(int n)
{
            if(n<=2)
                        return 1;
            int *f=new int[n+1];
            f[1]=f[2]=1;
            for(int i=3;i<=n;++i)
                        f[i]=f[i-1]+f[i-2];
            int result=f[n];
            delete[] f;
            return result;
}

    前者是自顶向下，后者是自底向上，其效率是一样的，都是O(n)。从指数型复杂度到线性复杂度，是多大的提高啊。然而效率还可以提高。

4.非递归

long Fib1(int n)
{
int a,b,c;//C代表当前项，a和b分别代表当前项前面的第2项和第1项
a=b=1; //给a和b赋初值1
if(n==1||n==2)
return 1;
else
for(int i=3;i<=n;i++){
c=a+b; //求出当前项
a=b;//把前面第1项赋给前面第2项
b=c;//把当前项赋给前面第1项
}
return c;//返回所求的第n项
}  

SELECT * FROM table WITH (TABLOCKX) 其他事务不能读取表,更新和删除 

若同时执行上述两个语句，则select查询必须等待update执行完毕才能执行即要等待30秒 

SQL Server 2005中解决死锁问题 

数据库操作的死锁是不可避免的，本文并不打算讨论死锁如何产生，重点在于解决死锁，通过SQL Server 2005, 现在似乎有了一种新的解决办法。 

将下面的SQL语句放在两个不同的连接里面，并且在5秒内同时执行，将会发生死锁。 


use Northwind 
begin tran 
　　insert into Orders(CustomerId) values(@#ALFKI@#) 
　　waitfor delay @#00:00:05@# 
　　select * from Orders where CustomerId = @#ALFKI@# 
commit 
print @#end tran@# 

　　 
SQL Server对付死锁的办法是牺牲掉其中的一个，抛出异常，并且回滚事务。在SQL Server 2000，语句一旦发生异常，T-SQL将不会继续运行，上面被牺牲的连接中， print @#end tran@#语句将不会被运行，所以我们很难在SQL Server 2000的T-SQL中对死锁进行进一步的处理。 

现在不同了，SQL Server 2005可以在T-SQL中对异常进行捕获，这样就给我们提供了一条处理死锁的途径： 

下面利用的try ... catch来解决死锁。 


SET XACT_ABORT ON 
declare @r int 
set @r = 1 
while @r <= 3 
begin 
　　begin tran 
　　 
　　begin try　　　 
　　　　insert into Orders(CustomerId) values(@#ALFKI@#) 
　　　　waitfor delay @#00:00:05@# 
　　　　select * from Orders where CustomerId = @#ALFKI@# 
　　　　 
　　　　commit 
　　　　break 
　　end try 
　　　　 
　　begin catch 
　　　　rollback 
　　　　waitfor delay @#00:00:03@# 
　　　　set @r = @r + 1 
　　　　continue 
　　end catch 
end 

　　 
解决方法当然就是重试，但捕获错误是前提。rollback后面的waitfor不 

解决方法当然就是重试，但捕获错误是前提。rollback后面的waitfor不可少，发生冲突后需要等待一段时间，@retry数目可以调整以应付不同的要求。 

但是现在又面临一个新的问题: 错误被掩盖了，一但问题发生并且超过3次，异常却不会被抛出。SQL Server 2005 有一个RaiseError语句，可以抛出异常，但却不能直接抛出原来的异常，所以需要重新定义发生的错误，现在，解决方案变成了这样: 


declare @r int 
set @r = 1 
while @r <= 3 
begin 
　　begin tran 
　　 
　　begin try　　　 
　　　　insert into Orders(CustomerId) values(@#ALFKI@#) 
　　　　waitfor delay @#00:00:05@# 
　　　　select * from Orders where CustomerId = @#ALFKI@# 
　　　　 
　　　　commit 
　　　　break 
　　end try 
　　　　 
　　begin catch 
　　　　rollback 
　　　　waitfor delay @#00:00:03@# 
　　　　set @r = @r + 1 
　　　　continue 
　　end catch 
end 
if ERROR_NUMBER() <> 0 
begin 
　　declare @ErrorMessage nvarchar(4000); 
　　declare @ErrorSeverity int; 
　　declare @ErrorState int; 
　　select 
　　　　@ErrorMessage = ERROR_MESSAGE(), 
　　　　@ErrorSeverity = ERROR_SEVERITY(), 
　　　　@ErrorState = ERROR_STATE(); 
　　raiserror (@ErrorMessage, 
　　　　　　　 @ErrorSeverity, 
　　　　　　　 @ErrorState 
　　　　　　　 ); 
end 

　　 
我希望将来SQL Server 2005能够直接抛出原有异常，比如提供一个无参数的RaiseError。 

因此方案有点臃肿，但将死锁问题封装到T-SQL中有助于明确职责，提高高层系统的清晰度。现在，对于DataAccess的代码，或许再也不需要考虑死锁问题了。 

一、深入浅出理解索引结构

　　实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
　　其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
　　如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
　　通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。

二、何时使用聚集索引或非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：

　　事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。

三、结合实际，谈索引使用的误区

　　理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。

1、主键就是聚集索引
　　这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
　　通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
　　显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
　　从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
　　在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
　　通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
　　在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：

（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：

Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen

用时：128470毫秒（即：128秒）

（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：

select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

用时：53763毫秒（54秒）

（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：

select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

用时：2423毫秒（2秒）

　　虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：

declare @d datetime
set @d=getdate()

并在select语句后加：

select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())

2、只要建立索引就能显著提高查询速度
　　事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。
　　从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。

3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
　　上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。
　　很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）：

（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>''2004-5-5''

查询速度：2513毫秒

（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen 
　　　　　　　　　　　　where fariqi>''2004-5-5'' and neibuyonghu=''办公室''

查询速度：2516毫秒

（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=''办公室''

查询速度：60280毫秒

　　从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。

四、其他书上没有的索引使用经验总结

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快
　　下面是实例语句：（都是提取25万条数据）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''

使用时间：3326毫秒

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000

使用时间：4470毫秒

这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。

2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi

用时：12936

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid

用时：18843

　　这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。

3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个：

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-1-1''

用时：6343毫秒（提取100万条）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-6-6''

用时：3170毫秒（提取50万条）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''

用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen 
　　　　　　　　　　　　where fariqi>''2004-1-1'' and fariqi<''2004-6-6''

用时：3280毫秒

4、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度
　　下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen 
　　　　　　　　　　where fariqi>''2004-1-1'' order by fariqi

用时：6390毫秒

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen 
　　　　　　　　　　　　where fariqi<''2004-1-1'' order by fariqi

用时：6453毫秒

五、其他注意事项

　　“水可载舟，亦可覆舟”，索引也一样。索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。
　　所以说，我们要建立一个“适当”的索引体系，特别是对聚合索引的创建，更应精益求精，以使您的数据库能得到高性能的发挥。
　　当然，在实践中，作为一个尽职的数据库管理员，您还要多测试一些方案，找出哪种方案效率最高、最为有效。

select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000

和执行:

select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan''

　　一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=''zhangsan''的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
　　事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。
　　虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
　　在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。
　　SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：

列名 操作符 <常数 或 变量>

或

<常数 或 变量> 操作符列名

列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如：

Name=’张三’

价格>5000

5000<价格

Name=’张三’ and 价格>5000

　　如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。
　　介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验：

1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型

如：name like ‘张%’ ，这就属于SARG

而：name like ‘%张’ ,就不属于SARG。

原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。

2、or 会引起全表扫描
　　Name=’张三’ and 价格>5000 符号SARG，而：Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。

3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句
　　不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子：

ABS(价格)<5000

Name like ‘%三’

有些表达式，如：

WHERE 价格*2>5000

SQL SERVER也会认为是SARG，SQL SERVER会将此式转化为：
WHERE 价格>2500/2

但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。

4、IN 的作用相当与OR

语句：

Select * from table1 where tid in (2,3)

和

Select * from table1 where tid=2 or tid=3

是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。

5、尽量少用NOT

6、exists 和 in 的执行效率是一样的
　　很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开：

（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)

该句的执行结果为：

表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。

（2）select title,price from titles 
　　　　　　　where exists (select * from sales 
　　　　　　　where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)

第二句的执行结果为：

表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。

我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。

7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样
　　前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的：
　

select gid,title,fariqi,reader from tgongwen 
　　　　　　　　　where charindex(''刑侦支队'',reader)>0 and fariqi>''2004-5-5''

用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。

select gid,title,fariqi,reader from tgongwen 
　　　　　　　　　where reader like ''%'' + ''刑侦支队'' + ''%'' and fariqi>''2004-5-5''

用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。

8、union并不绝对比or的执行效率高
　　我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大部分都是适用的。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen 
　　　　　　　　　　where fariqi=''2004-9-16'' or gid>9990000

用时：68秒。扫描计数 1，逻辑读 404008 次，物理读 283 次，预读 392163 次。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16'' 
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000

用时：9秒。扫描计数 8，逻辑读 67489 次，物理读 216 次，预读 7499 次。

看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。

　　但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union则反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。
　

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen 
　　　　　　　　　　where fariqi=''2004-9-16'' or fariqi=''2004-2-5''

用时：6423毫秒。扫描计数 2，逻辑读 14726 次，物理读 1 次，预读 7176 次。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16'' 
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-2-5''

用时：11640毫秒。扫描计数 8，逻辑读 14806 次，物理读 108 次，预读 1144 次。

9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”
　　我们来做一个试验：

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc

用时：4673毫秒

select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc

用时：1376毫秒

select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc

用时：80毫秒

　　由此看来，我们每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。

10、count(*)不比count(字段)慢
　　某些资料上说：用*会统计所有列，显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根据的。我们来看：

select count(*) from Tgongwen

用时：1500毫秒

select count(gid) from Tgongwen

用时：1483毫秒

select count(fariqi) from Tgongwen

用时：3140毫秒

select count(title) from Tgongwen

用时：52050毫秒

　　从以上可以看出，如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的，而count(*)却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要快，而且字段越长，汇总的速度就越慢。我想，如果用count(*)， SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然，如果您直接写count(主键)将会来的更直接些。

11、order by按聚集索引列排序效率最高
　　我们来看：（gid是主键，fariqi是聚合索引列）：

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen

用时：196 毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 1 次，预读 1527 次。

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc

用时：4720毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 41956 次，物理读 0 次，预读 1287 次。

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc

用时：4736毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 55350 次，物理读 10 次，预读 775 次。

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc

用时：173毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 290 次，物理读 0 次，预读 0 次。

select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc

用时：156毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 0 次，预读 0 次。

　　从以上我们可以看出，不排序的速度以及逻辑读次数都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相当的，但这些都比“order by 非聚集索引列”的查询速度是快得多的。
　　同时，按照某个字段进行排序的时候，无论是正序还是倒序，速度是基本相当的。

12、高效的TOP
　　事实上，在查询和提取超大容量的数据集时，影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找，而是物理的I/0操作。如：

select top 10 * from (
select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen
where neibuyonghu=''办公室''
order by gid desc) as a
order by gid asc

　　这条语句，从理论上讲，整条语句的执行时间应该比子句的执行时间长，但事实相反。因为，子句执行后返回的是10000条记录，而整条语句仅返回10条语句，所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。TOP关键词是SQL SERVER中经过系统优化过的一个用来提取前几条或前几个百分比数据的词。经笔者在实践中的应用，发现TOP确实很好用，效率也很高。但这个词在另外一个大型数据库ORACLE中却没有，这不能说不是一个遗憾，虽然在ORACLE中可以用其他方法（如：rownumber）来解决。在以后的关于“实现千万级数据的分页显示存储过程”的讨论中，我们就将用到TOP这个关键词。
　　到此为止，我们上面讨论了如何实现从大容量的数据库中快速地查询出您所需要的数据方法。当然，我们介绍的这些方法都是“软”方法，在实践中，我们还要考虑各种“硬”因素，如：网络性能、服务器的性能、操作系统的性能，甚至网卡、交换机等。

实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程

　　建立一个 Web 应用，分页浏览功能必不可少。这个问题是数据库处理中十分常见的问题。经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也就是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。但这种分页方法仅适用于较小数据量的情形，因为游标本身有缺点：游标是存放在内存中，很费内存。游标一建立，就将相关的记录锁住，直到取消游标。游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标来逐行遍历数据，根据取出数据条件的不同进行不同的操作。而对于多表和大表中定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等待甚至死机。
　　更重要的是，对于非常大的数据模型而言，分页检索时，如果按照传统的每次都加载整个数据源的方法是非常浪费资源的。现在流行的分页方法一般是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。
　　最早较好地实现这种根据页面大小和页码来提取数据的方法大概就是“俄罗斯存储过程”。这个存储过程用了游标，由于游标的局限性，所以这个方法并没有得到大家的普遍认可。
　　后来，网上有人改造了此存储过程，下面的存储过程就是结合我们的办公自动化实例写的分页存储过程：

CREATE procedure pagination1
(@pagesize int, --页面大小，如每页存储20条记录
@pageindex int --当前页码
)
as

set nocount on

begin
declare @indextable table(id int identity(1,1),nid int) --定义表变量
declare @PageLowerBound int --定义此页的底码
declare @PageUpperBound int --定义此页的顶码
set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize
set @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize
set rowcount @PageUpperBound
insert into @indextable(nid) select gid from TGongwen 
　　　　　　where fariqi >dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi desc
select O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t 
           where O.gid=t.nid and t.id>@PageLowerBound 
                        and t.id<=@PageUpperBound order by t.id
end

set nocount off

　　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）

页码	方案1	方案2	方案3
1	60	30	76
10	46	16	63
100	1076	720	130
500	540	12943	83
1000	17110	470	250
10000	24796	4500	140
100000	38326	42283	1553
250000	28140	128720	2330
500000	121686	127846	7168

　　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。

--获取指定页的数据：

CREATE PROCEDURE pagination3
@tblName varchar(255), -- 表名
@strGetFields varchar(1000) = ''*'', -- 需要返回的列 
@fldName varchar(255)='''', -- 排序的字段名
@PageSize int = 10, -- 页尺寸
@PageIndex int = 1, -- 页码
@doCount bit = 0, -- 返回记录总数, 非 0 值则返回
@OrderType bit = 0, -- 设置排序类型, 非 0 值则降序
@strWhere varchar(1500) = '''' -- 查询条件 (注意: 不要加 where)
AS

declare @strSQL varchar(5000) -- 主语句
declare @strTmp varchar(110) -- 临时变量
declare @strOrder varchar(400) -- 排序类型

if @doCount != 0
begin
if @strWhere !=''''
set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "] where "+@strWhere
else
set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "]"
end

--以上代码的意思是如果@doCount传递过来的不是0，就执行总数统计。以下的所有代码都是@doCount为0的情况：

else
begin
if @OrderType != 0
begin
set @strTmp = "<(select min"
set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] desc"

--如果@OrderType不是0，就执行降序，这句很重要！

end
else
begin
set @strTmp = ">(select max"
set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] asc"
end

if @PageIndex = 1
begin
if @strWhere != '''' 

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ "
　　　　　　　　from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " " + @strOrder
else

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " 
　　　　　　　　from ["+ @tblName + "] "+ @strOrder

--如果是第一页就执行以上代码，这样会加快执行速度

end
else
begin

--以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码
　

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["
+ @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["+ @fldName + "]) 
　　　　　　from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["+ @fldName + "] 
　　　　　　from [" + @tblName + "]" + @strOrder + ") as tblTmp)"+ @strOrder

if @strWhere != ''''
set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["
+ @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["
+ @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["
+ @fldName + "] from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " "
+ @strOrder + ") as tblTmp) and " + @strWhere + " " + @strOrder
end 

end 

exec (@strSQL)

GO

　　上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了。 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。

时间，地点总是不能如人所愿，我们彼此都在上海，他工作，我念书。但我们好像相隔好几个城市，很少聚在一起。不过QQ，mobilephone还是经常联系的。每次当我对他说，双休日来我学校玩吧，咱们聚聚，每次他都笑说道，太远了，坐车累啊，还是你来我这里吧。然后我哽咽了半天来了句经典语：晕，好像我不坐车一样。o(∩_∩)o...哈哈！我们每次谈到这个话题都轮番调侃这几句。我们有才吧，结果可想而知了。不过好像我妥协的次数多点，经常熬夜到凌晨1点多，第二天早早（好像不早诶，每次起来都是9点左右，汗。。。）起来赶北安跨线车。为了心里平衡，我几乎每次去都要带上我丢那没有洗的衣服，然后拿去他那里洗。久而久之，我俩就形成默契了，每次我去他那，他见我第一句话就说：靠，贱人，又背一包衣服过来了啊。记得给我买洗衣粉啊。然后我就委屈的说道：靠，你看这个背包这么大，不装点东西背起来怪难看的啊，再说了，我不来你这我自己早洗完了。然后我俩相视而笑。。。。。。

我俩在上海一起渡过了我们大学毕业后的第一年，这一年里，我觉得我俩都成长了许多，真的。希望你去了新的环境能有更好的发展，我也相信肯定会的，因为那里有我们那么多的同学，可以交流，可以一起出去洒脱，我也相信你在那边会过的更加开心。以后多来这里看看我，因为我也不知道这一别我们什么时候还能再见。我只能深深的祝福你，祝你一路顺风

无名的小宾
       我们都需要一个自己的空间，一个能充分自由的发挥自己才智的空间，畅想我们的未来，为未来而奋斗！在此祝您一路顺风！——丹尼斯

今天还有我一朋友乐天要踏上回家的列车，我在这里也祝你一路顺风！——dannis

方法一：插入汇编代码（精度高）

unsigned long HighStart,LowStart,HighEnd,LowEnd;//要是定义成long类型，出现负值的几率很高
unsigned long numhigh,numlow;
//long MaxCycle = 0;

__asm              
{
   RDTSC
    mov HighStart, edx
    mov LowStart, eax
}

//获取波门数据
PTNODE pt1, pt2;
pt1.x = m_leftPtX;
pt1.y = m_leftPtY;
pt2.x = pt1.x+m_PcWidth;
pt2.y = pt1.y+m_PcWidth;
BYTE* PTemp = (BYTE*)malloc(m_PcWidth*m_PcWidth);
memset(PTemp, 0, m_PcWidth*m_PcWidth);

pView->myImage->PickAreaData(pDest,PTemp,&pt1, &pt2);
//针对特定区域开始模拟
pView->myImage->SimulateOfVariance(PTemp, m_PcWidth, m_PcWidth);

//拷贝处理后的数据到原位置
pView->myImage->ReplaceAreaBmpData(pDest, PTemp, &pt1, &pt2);

pView->myImage->TransformDataBmp(pDest,pView->myImage->m_pData,
      pView->myImage->m_width,pView->myImage->m_height);

//
      __asm
    {
     RDTSC
      mov HighEnd, edx
      Mov LowEnd,   eax
      sub eax, LowStart
      mov      numlow,   eax
      mov      eax,edx
      sbb      eax,HighStart
      mov      numhigh,eax
    }
   
    __int64   timer =0;
      
    timer |= numhigh;
    timer = timer<<32;
    timer |= numlow;
      
   
    m_dTime = (double) (timer /1.99/1000000000);其中1.99/1000000000为电脑频率，比如我机子的CPU频率是1.99GHz。

m_dtime的值就是我们所需要的

方法二，我自己实现了一个类

//.h

class CCalculateTime  
{
public:
CCalculateTime();
virtual ~CCalculateTime();
public:
double ReturnSpendTime();//返回最终运行时间
void GetEndPerformanceCounter();//取得结束运行时间
void GetStartPerformanceCounter();// 取得开始运行时间
void GetPerformanceFrequency();/ /取得CPU工作频率

private:
LARGE_INTEGER freq;
LONGLONG QPart1,QPart2;
double dfMinus, dfFreq, dfTim;
};

//.cpp

CCalculateTime::CCalculateTime()
: QPart1(0),QPart2(0)
,dfMinus(0), dfFreq(0), dfTim(0)
{

}

CCalculateTime::~CCalculateTime()
{

}

void CCalculateTime::GetPerformanceFrequency()
{
QueryPerformanceFrequency(&freq);
dfFreq = (double)freq.QuadPart;  

}

void CCalculateTime::GetStartPerformanceCounter()
{
QueryPerformanceCounter(&freq);
QPart1 = freq.QuadPart;
}

void CCalculateTime::GetEndPerformanceCounter()
{
QueryPerformanceCounter(&freq);
QPart2 = freq.QuadPart;
}

double CCalculateTime::ReturnSpendTime()
{
dfMinus = (double)(QPart2-QPart1);
     return dfMinus / dfFreq;// 获得对应的时间值，单位为秒

}

测试：

CCalculateTime a;

a.GetPerformanceFrequency();

a.GetStartPerformanceCounter();

//测试的代码

a.GetEndPerformanceCounter();

long spentTime = a.ReturnSpendTime();

这两种方法精度都很高，都是通过处理CPU时钟频率来计算运行时间的。

唉，人真的很不容易，o(∩_∩)o...，要不断要学习，很多很多不知道的东西！看了才知道，噢，原来是这么回事！这就是学习吧！我经常对着蓝天自问：学习，到何时是个头呢？我不知道，真的不知道。既然没有想到何时是头，那就继续吧！等何时想到了，就停止学习，开始不学习的生活！

在这里祝福大家，天天开心。

希望以后还有机会见到他们。