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房价调控目标不落地怎么办
中国青年报
1月18日，国家统计局发布个大中城市住宅销售价格月度报告，结果显示，在新建商品住宅中，与上年同月相比，70个大中城市中，价格下降的城市有1个，上涨的城市有69个。
如果把范围缩小，在全国35个直辖市、计划单列市和省会城市（拉萨除外）中，新建商品住宅价格同比2012年12月，无一例外，都是涨。之所以选择这35个城市，是因为2013年年初国务院文件明确要求这些城市制定房价控制目标，以及问责机制。但目前没有一个城市的政府部门明确表态，自己的房价控制目标是否实现，而问责机制仿佛成了过眼烟云。
一位接近住房和城乡建设部的官员告诉记者，房价控制不住，很难明确是谁的责任，由此又该向谁问责呢？
哪些城市实现了房价控制目标
日，《国务院办公厅关于继续做好房地产市场调控工作的通知》公布，第一条就是“完善稳定房价工作责任制”。
按照这个通知，各直辖市、计划单列市和省会城市（除拉萨外），都要按照保持房价基本稳定的原则，制定本地区年度新建商品住房（不含保障性住房）价格控制目标。
要是完成不了这个目标呢？上述通知要求建立健全稳定房价工作的考核问责制度，但对具体的问责制度并无明确表述。
日，除拉萨外的35个直辖市、计划单列市和省会城市都发布了2013年房价控制目标。35个城市大多使用了基本一致的文字表述：2013年房价涨幅低于人均可支配收入实际涨幅。这意味着，人均可支配收入增幅减去CPI涨幅之后的数据是2013年的房价涨幅上限。
有4个城市例外。其中青岛和西安表达了更大的决心，目标是“房价涨幅明显低于人均可支配收入实际增幅”。
而北京和上海的表述更加模糊。北京的目标是：希望能够保持房屋交易量的稳定，交易价格的稳定;上海的目标则为：按照保持房价基本稳定的要求，切实贯彻落实各项房地产市场调控措施。
遗憾的是，2013年底的数据有些不留情面。
按照国家统计局的数据，京沪广深同比年度涨幅都超过了20%，最高的是上海，同比涨幅达到21.9%。这是2006年统计局公布房价以来，新建商品房住宅指数首次出现4个一线城市全部同比年度涨幅超过20%的情况。
无论怎么说，超过20%的同比涨幅都难于被定性为“保持交易价格的稳定”、“保持房价基本稳定”。
截至记者发稿时，青岛市尚未公开其2013年城乡居民可支配收入增幅数据。但从公开的数据看，该市2013年的CPI涨幅为2.5%，新建商品住宅价格同比涨幅为10.5%。也就是说，如果要兑现2013年初的房价控制目标，该市2013年的城镇居民人均可支配收入涨幅至少要达到13%以上。
再来看看其他城市。广州2013年初的承诺是城市居民人均可支配收入增长11%，CPI控制在3.5%，但新建商品住宅价格同比涨幅高达20.4%，比承诺的城市居民人均可支配收入实际增长高出12.9%。深圳的新建商品住宅价格同比涨幅高出承诺14.8%。
南京2013年城市居民人均可支配收入增长10%，CPI增长2.7%，但新建商品住宅价格同比年度涨幅却高达15.6%；福州2013年城镇居民人均可支配收入增长9.3%，未公布其CPI数据，但即使如此，该市新建商品住宅价格同比年度涨幅高达13.3%；厦门承诺的城乡居民收入实际增长为 8.5%，但新建商品住宅价格同比年度涨幅为16.9%。
记者对35个城市的数据进行了梳理，结果显示，新建商品住宅价格同比年度涨幅超过20%的有4个，涨幅在10%~20%的有19个，涨幅在8%~10%的有8个。只有海口、贵阳、昆明、宁波4个城市新建商品住宅价格同比年度涨幅低于8%。
房价控制目标能否成为问责的依据
房价上涨幅度远远超过政府拟控制目标的尴尬已经不是第一次出现。
中国房地产学会副会长、北京大学房地产研究所所长陈国强告诉记者，当初中央要求地方政府制定房价控制目标，是希望地方政府能够拿出有效的措施，应对2009年和2010年过快上涨的房价。
2010年初的国务院文件只是要求地方政府承担起稳定房价的职责，并未要求地方制定房价控制目标，但当年全国房价涨成一片。
日，国务院办公厅《关于进一步做好房地产市场调控工作有关问题的通知》发布，第一次要求各城市政府确定年度新建住房价格控制目标，并向社会公布。按照当年住房和城乡建设部发布的数据，共有608个城市制定了房价控制目标。在看到的公开资料中，只有北京市提出了稳中有降的目标。
2011年12月，北京市住房和城乡建设委员会委员、新闻发言人秦海翔在新闻发布会上表示，北京实现了这个目标。
2011年底，在全国住房和城乡建设系统工作会议上，住房和城乡建设部长姜伟新说，“从目前情况看，绝大多数地方基本实现了2011年年初制定的房价控制目标。”至于未达标城市的具体名单，住建部至今未正式公布。
2013年初，房价上涨压力再次袭来，国务院在3月发出通知，再次提出房价控制目标，只是这一次仅要求全国35个直辖市、计划单列市、省会城市（拉萨除外）执行。
从2011年开始，就有专家对制定房价控制目标表示反对，理由是这样的做法会导致尴尬的结果。
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第22话 圣诞颂歌装饰窗边的幸运
圣诞节当天学校的学生们都打扮成各种人物。在苏菲和塞西尔老师的帮助下，久城和维多利加也有了变装的衣服，分别是迷人的怪物和兔子的打扮。久城收到了维多利加送的非常珍贵的礼物，在他去宿舍给维多利加拿礼物的时候却被政府的人带走了，从政府人员口中久城才知道因为战争将要响起，自己要被遣送回国，为了不与维多利加分开，他逃了出来。
第702话 柯南vs平次 东西侦探推理对决(上集)
与服部一起来到东京的和叶在家庭餐厅买真空包装咖喱时遇到了杀人事件，世良真纯提议让西部侦探代表服部与工藤借此机会进行一场推理对决。赶到案发现场之后，柯南、服部等人见到了第一个发现死者的卡梅隆警官，目前死者的身份无法确定，唯一的线索就卡梅隆曾听到过的死者疑似自杀的话，得知死者带有关西口音后，服部推断出凶手就在这家餐厅。
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近日，在韩国，一位小萝莉犯错后惹怒妈妈，妈妈十分生气，小萝莉哭着向妈妈认错，模样十分可爱。
第06话 灰色的狼呼唤同胞
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海量数据库的查询优化及分页算法方案很多人不知道SQL语句在SQLSERVER中是如何执行的,他们担
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海量数据库的查询优化及分页算法方案
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：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&50005000&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)&5000Name 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$>$'　　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$>$'　　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='' 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=''unionselect 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='' or fariqi=''　　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=''unionselect gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where& fariqi=''　　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 tgongwenwhere neibuyonghu='办公室'order by gid desc) as aorder 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。　三、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)asset nocount onbegindeclare @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)*@pagesizeset @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesizeset rowcount @PageUpperBoundinsert into @indextable(nid) select gid from TGongwen where fariqi &dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi descselect O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t where O.gid=t.nidand t.id&@PageLowerBound and t.id&=@PageUpperBound order by t.idendset 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)ASDECLARE @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 '+@SortPRINT @StrEXEC sp_ExecuteSql @StrGO　　其实,以上语句可以简化为：SELECT TOP 页大小 *FROM Table1WHERE (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 Table1WHERE 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 table1where 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 1万 24796 4500 140 10万 38326 42283 1553 25万 28140 128720 2330 50万 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)ASdeclare @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elsebegin if @OrderType != 0begin&&& 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！endelsebegin&&& set @strTmp = "&(select max"&&& set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] asc"end if @PageIndex = 1begin&&& 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endelsebegin--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 + " " + @strOrderendend& 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。　　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。　　最后需要说明的是,在试验中,我发现用户在进行大数据量查询的时候,对数据库速度影响最大的不是内存大小,而是CPU。在我的P4 2.4机器上试验的时候,查看“资源管理器”,CPU经常出现持续到100%的现象,而内存用量却并没有改变或者说没有大的改变。即使在我们的HP ML 350 G3服务器上试验时,CPU峰值也能达到90%,一般持续在70%左右。
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