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 table1
where 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）

　　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)
AS

declare @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：

else
begin
if @OrderType != 0
begin
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！

end else begin set @strTmp = ">(select max" set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] asc" end if @PageIndex = 1 begin 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

end
else
begin

--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 + " " + @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。