怎么样使用DataGrid基于Access快速分页？
DataGrid基于Access的快速分页法
撰文/ 黎波
DataGrid是一个功能非常强大的ASP.NET Web服务器端控件，它除了能够方便地按各种方式格式化显示表格中的数据，还可以对表格中的数据进行动态的排序、编辑和分页。使Web开发人员从繁琐的代码中解放。实现DataGrid的分页功能一直是很多初学ASP.NET的人感到棘手的问题，特别是自定义分页功能，实现方法多种多样，非常灵活。本文将向大家介绍一种DataGird控件在Access数据库下的快速分页法，帮助初学者掌握DataGrid的分页技术。
目前的分页方法
DataGrid内建的分页方法是使用诸如“SELECT * FROM <TABLE>”的SQL语句从数据库表中取出所有的记录到DataSet中，DataGrid控件绑定到该DataSet之后，它的自动分页功能会帮你从该DataSet中筛选出当前分页的数据并显示出来，其他没有用的数据将被丢弃。
还有一种方法是使用自定义分页功能，先将DataGrid的AllowCustomPaging属性设置为True，再利用DataAdapter的Fill方法将数据的筛选工作提前到填充DataSet时，而不是让DataGrid帮你筛选：
|
public int Fill (
DataSet dataSet, //要填充的 DataSet。
int startRecord, //从其开始的从零开始的记录号。
int maxRecords, //要检索的最大记录数。
string srcTable //用于表映射的源表的名称。
); |
该方法首先将来自查询处的结果填充到DataSet中，再将不需要显示的数据丢弃。当然，自定义分页功能需要完成的事情还不止这些，本文将在后面详细介绍。
以上两种方法的工作原理都是先从数据库中取出所有的记录，然后筛选出有用的数据显示出来。可见，两种方法的效率基本上是一致的，因为它们在数据访问阶段并没有采取有效的措施来减少Access对磁盘的访问次数。对于小数量的记录，这种开销可能是比较小的，如果针对大量数据的分页，开销将会非常巨大，从而导致分页的速度非常的慢。换句话说，就算每个DataGrid分页面要显示的数据只是一个拥有几万条记录的数据库表的其中10条，每次DataGrid进行分页时还是要从该表中取出所有的记录。
很多人已经意识到了这个问题，并提出了解决方法：用自定义分页，每次只从数据库中取出要显示的数据。这样，我们需要在SQL语句上下功夫了。由于Access不支持真正的存储过程，在编写分页算法上就没有SQL Server那么自由了。SQL Server可以在存储过程中利用临时表来实现高效率的分页算法，受到了广泛的采用。而对于Access，我们必须想办法在一条SQL语句内实现最高效的算法。
用一条SQL语句取得某段数据的方法有好几种。算法不同，效率也就不同。我经过粗略的测试，发现效率最差的SQL语句执行时耗费的时间大概是效率最高的SQL语句的3倍！而且这个数值会随着记录总数的增加而增加。下面将介绍其中两条常用的SQL语句。
为了方便接下来的讨论，我们先约定如下：
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变量 |
说明 |
变量 |
说明 |
|
@PageSize |
每页显示的记录总数 |
@MiddleIndex |
中间页的索引 |
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@PageCount |
分页总数 |
@LastIndex |
最后一页的索引 |
|
@RecordCount |
数据表的记录总数 |
@TableName |
数据库表名称 |
|
@PageIndex |
当前页的索引 |
@PrimaryKey |
主键字段名称 |
|
@FirstIndex |
第一页的索引 |
@QueryFields |
要查询的字段集 |
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变量 |
定义 |
|
@PageCount |
(int)Math.Ceiling((double)@RecordCount / @PageSize) |
|
@FirstIndex |
0 |
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@LastIndex |
@PageCount – 1 |
|
@MiddleIndex |
(int)Math.Ceiling((double)@PageCount / 2) – 1 |
先让我们看看效率最差的SQL语句：
|
SELECT TOP @PageSize * FROM @TableName
WHERE @PrimaryKey NOT IN (
SELECT TOP @PageSize*@PageIndex @PrimaryKey FROM @TableName
ORDER BY @PrimaryKey ASC
) ORDER BY @PrimaryKey ASC |
这条SQL语句慢就慢在NOT IN这里，主SELECT语句遍历的每个@PrimaryKey的值都要跟子SELECT语句的结果集中的每一个@PrimaryKey的值进行比较，这样时间复杂度非常大。这里不得不提醒一下大家，平时编写SQL语句时应该尽量避免使用NOT IN语句，因为它往往会增加整个SQL语句的时间复杂度。
另一种是使用了两个TOP和三个ORDER BY的SQL语句，如下所示：
|
SELECT * FROM (
SELECT TOP @PageSize * FROM (
SELECT TOP @PageSize*(@PageIndex+1) * FROM @TableName
ORDER BY @PrimaryKey ASC
) TableA ORDER BY @PrimaryKey DESC
) TableB ORDER BY @PrimaryKey ASC |
这条SQL语句空间复杂度比较大。如果要显示的分页面刚好是最后一页，那么它的效率比直接SELECT出所有的记录还要低。因此，对于分页算法，我们还应该具体情况具体分析，不能一概而论。下面将简单介绍一下相关概念，如果您对主键和索引非常熟悉，可以直接跳过。
有关主键和索引的概念
在 ACCESS中，一个表的主键（PRIMARY KEY，又称主索引）必然是唯一索引（UNIQUE INDEX），它的值是不会重复的。除此之外，索引依据索引列的值进行排序，每个索引记录包含着一个指向它所引用的数据行的指针，这对ORDER BY的执行非常有帮助。我们可以利用主键这两个特点来实现对某条记录的定位，从而快速地取出某个分页上要显示的记录。
举个例子，假设主键字段为INTEGER型，在数据库表中，记录的索引已经按主键字段的值升序排好（默认情况下），那么主键字段值为“11”的记录的索引，肯定刚好在值为“12”的记录的索引前面（假设数据库表中存在主键的值为“12”的记录）。如果主键字段不具备UNIQUE约束，数据库表中将有可能存在两个或两个以上主键字段的值为“11”的记录，这样就无法确定这些记录之间的前后位置了。
下面就让我们看看如何利用主键来进行数据的分段查询吧。
快速分页法的原理
其实该分页法是从其他方法衍生而来的。本人对原来的方法认真地分析，发现通过优化和改进可以非常有效地提高它的效率。原算法本身效率很高，但缺乏对具体问题的具体分析。同一个分页算法，可能在取第一页的数据时效率非常高，但是在取最后一页的数据时可能反而效率更低。
经过分析，我们可以把分页算法的效率状态分为四种情况：
（1）@PageIndex <= @FirstIndex
（2）@FirstIndex < @PageIndex <= @MiddleIndex
（3）@MiddleIndex < @PageIndex < @LastIndex
（4）@PageIndex >= @LastIndex
状态（1）和（4）分别表示第一页和最后一页。它们属于特殊情况，我们不必对其使用特殊算法，直接用TOP就可以解决了，不然会把问题复杂化，反而降低了效率。对于剩下的两种状态，如果分页总数为偶数，我们可以看作是从数据库表中删掉第一页和最后一页的记录，再把剩下的按前后位置平分为两部分，即前面的一部分，也就是状态（2），后面的为另一部分，也就是状态（3）；如果分页总数为奇数，则属于中间页面的记录归于前面的部分。这四种状态分别对应着四组SQL语句，每组SQL语句由升序和降序两条SQL语句组成。
下面是一个数据库表，左边第一列是虚拟的，不属于该数据库表结构的一部分，它表示相应记录所在的分页索引。该表将用于接下来的SQL语句的举例中：
|
PageIndex |
ItemId |
ProductId |
Price |
|
0 |
001 |
0011 |
$12 |
|
002 |
0011 |
$13 |
|
|
1 |
<TD style="BORDER-RIGHT: windowtext 1pt solid; PADDING-RIGHT: 5.4pt; BORDER-TOP: #ebe9ed; PADDIN
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