+ @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。

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。

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