SQL Server 2005的ROW_NUMBER()分页效率比较
时间：2011-03-07 来源：王洪剑
准备工作
准备工具：电脑（当然了o(∩_∩)o ）和程序员一名。
同一测试环境，电脑配置如下，数据如有不实，请找周鸿祎~
建立数据表，插入相应数据。表结构如下，Id为自增长主键：
插入100万条测试数据：
user table3
go
declare @index int
set @index=0
while @index<1000000
begin
insert into Users(Name) values('walkingp')
set @index=@index+1
end
接下来先扫盲一下ROW_NUMBER()函数。
ROW_NUMBER()函数
ROW_NUMBER()函数是根据参数传递过来的order by子句的值，返回一个不断递增的整数值，也就是它会从1一直不断自增1，直到条件不再满足。例如表Users(Id,Name)，使用以下sql语句进行查询：
select id,name,row_number() over(order by Id desc) as rowNum from users where id<10 select id,name,row_number() over(order by Id) as rowNum from users where id<10
两条语句order by排序相反，执行结果如下：
孰优孰劣
以下两种情况，同样取500000到500100中间的数据。
1、使用ROW_NUMBER()函数。
SQL语句如下：
declare @time datetime declare @ms int set @time= getdate() select Id,Name from (select row_number() over(order by Id) as rowNum,* from users) as t where rowNum between 500000 and 500100 set @ms=datediff(ms,@time,getdate()) print @ms--毫秒数
测试了几次，平均在250毫秒：
2、使用TOP加NOT IN方法。
SQL语句如下：
select top 100 * from users where Id not in
(select top 500000 id from users order by id)
order by id
平均在236毫秒：
好吧，一起执行看看结果：
或者你认为SQL存在缓存的问题，把两部分顺序对掉一下：
以上是百万数据量的对比，再看看1万条数据下的对比：
结论
通过以上对比可以我们可以得到这样的结论：在小数据量下（一般应该认为是10万以下，TOP+NOT IN分页方式效率要比ROW_NUMBER()高；在大数据量下（百万级）ROW_NUMBER()分页方式效率要更高一些。
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