正 文：
写程序也这么长的时间了，对于程序分页算法也有所接触。飘易一般习惯使用的有两种分页算法，一是传统的ADO分页，二是SELECT TOP分页算法。对于小型数据表，比如一两万的数据量的表，我倾向使用ADO算法，对于大型的数据表，则必须采用后者的算法了。
先来说说传统的ADO分页算法。
这种算法，使用起来简单容易，很容易上手，对于小心数据库来说是首选，其执行效率很高，数据库自带的游标功能进行翻页的时候也很方便。
其通常使用的代码如下：
<%
dim recordcountnum,page,i,j
listnum = "30" '每页显示记录数
sql="select id,title,time from table1 order by time desc"
Set rs = Server.CreateObject ("ADODB.Recordset")
rs.Open sql,conn,1,1
If rs.eof and rs.bof Then
Else
recordcountnum=Rs.recordcount
Rs.pagesize = listnum
page = Request("page")
If page = "" or page < 1 Then
page=1
End If
If (page-Rs.pagecount) > 0 Then
page=Rs.pagecount
End If
Rs.absolutepage=page
j=rs.recordcount
j=j-(page-1)*listnum
i=0
Do While Not rs.Eof and i<listnum
response.write "每条记录信息："&rs("id")&"<br>"
i=i+1
rs.movenext
loop
''翻页代码略……
%>
这种ADO游标的分页算法，由于每次加载页面都要重新读取数据表的全部数据，虽然游标的使用非常简单，当数据表容量不大的情况下，也是可以使用的；但当数据量非常大的情况下，使用这种分页方法的效率无疑是极低的。
所以，我们需要引入另外一种高效的SELECT TOP分页算法。代码如下：
<%
'每页的记录数
dim pagesize
pagesize= "30"
'读出总记录数,总页数,飘易注
Dim TotalRecords,TotalPages
SQLstr="Select count(id) As RecordSum From table1"
Set Rs=conn.Execute(SQLstr,0,1)
TotalRecords=Rs("RecordSum")
if Int(TotalRecords/pagesize)=TotalRecords/pagesize then
TotalPages=TotalRecords/pagesize
else
TotalPages=Int(TotalRecords/pagesize)+1
end if
Rs.Close
Set Rs=Nothing
'当前页码,飘易注
dim page
page=Request("page")
if isnumeric(page)=false then
response.write "<SCRIPT language=JavaScript>alert('参数错误！');"
response.write "window.close();</SCRIPT>"
response.end
end if
If page="" or page<1 Then page=1
If page-TotalPages>0 Then page=TotalPages
page=int(page)
if page=1 then
sql="select top "&pagesize&" id,title,time from table1 order by time desc"
else
sql="select top "&pagesize&" id,title,time from table1 where time<(SELECT Min(time) FROM (SELECT TOP "&pagesize*(page-1)&" time FROM table1 ORDER BY time desc) AS T) order by time desc"
end if
Set rs = Server.CreateObject ("ADODB.Recordset")
rs.Open sql,conn,1,1
Do While Not rs.Eof
response.write "每条记录信息："&rs("id")&"<br>"
rs.movenext
loop
rs.close
set rs=nothing
''翻页代码省略……
%>
这是一种非常高效的分页算法。当数据表中的数据量成百上千万的时候，上面的这种分页算法的响应时间是非常短的，通常在几十毫秒之内。原理很简单，就是每次分页，我只取需要的几十条记录而已，使用SELECT TOP也正是基于这样的考虑。
上面的两个分页算法的例子中，flymorn都使用了时间字段time来进行order by排序，因为在我接触的绝大多数系统中，我们都需要把用户最近更新（包括新添加的记录以及新修改过的老记录）的内容展示在前面，如果仅仅使用自动编号的ID作为排序字段的话，用户编辑过的老信息将无法展示在前面。这就是flymorn使用时间字段的原因了。
这里又涉及到聚合索引的问题了。默认情况下，我们是以自动编号ID作为主键，并且用作聚合索引列，如果上面的算法中，使用这样的ID列来排序的话，效率会更高，数据库响应的时间会更少；然而，我提到了最近更新的内容需要展示在前面的问题，所以，我们必须使用时间字段来排序。因此，为了更高的分页效率，我们可以在数据库设计的时候，把这个时间字段设计为聚合索引列。
通过这样的设计后，整个分页效率就会得到非常高的提高了。
然而，把这个时间字段作为聚合索引列，存在又一个小问题。因为数据表在排列数据的时候，是按照聚合索引列来进行物理排序的，当用户添加数据的时候，没有什么问题，在数据表的末尾添加就行了；当用户编辑信息的时候，数据库需要根据这个聚合索引列，把刚编辑过的信息也提到表的末尾，这里就需要耗费一定的时间了。就是说，当我们以时间字段为聚合索引列的时候，我们就需要在 UPDATE 数据的时候多耗费一点的时间。
然而，综合比较而言，飘易认为，SELECT TOP的高效分页算法的关键是要避免全表扫描，尽量只获取需要的字段，排序的字段最好是聚合索引列，实践表明，以聚合索引列来排序的SQL语句的响应时间是最快的。这样处理之后，对于SQL SERVER数据库来说，即使上千万的数据量，也不用怕分页算法失去响应了。
上面是以 ASP 语言为例写的算法，当然同样可以改造成其他的如ASP.NET，PHP语言所使用。为了更好的使用这样的分页代码，大家也可以把上面的算法改写成存储过程。
最后，留一个小问题：SELECT TOP分页的时候，当翻页到最后的时候，如果排序字段列不是聚合索引列的时候，程序的响应时间会如何呢？
