假设，记录的id是连续的，那么如果每页10条，那么我们要得到第12页，就需要第十一页最后一个记录的id。11 x 10 = 110，这个记录id就是110。所以第12页这么得到，select top 10 * from resource where id>110，这条语句的查询效率是非常高的。

但是如果id不连续，怎么办呢？

这里进行估算。因为cpu进行数值运算的耗时比起数据库查询可以忽略不计。假设，id是连续的，那么先统计一个数字。如果id连续，那么第m页需要的前一个记录id可以这么得到：(m – 1) * 10。所以先统计：

Select count(id) from resource where id<=(m-1)*10

假设统计得到的值为p，p<=(m-1)*10。如果p<(m-1)*10，那么我么可以这样查询：

Select top (((m-1)*10 – p) + 10) * from resource where id>(m-1)*10

查询完毕，取最后的10条记录就可以了。

这种方法对于实际的应用已经足够了。因为，一个几十万条记录的表一般是不经常删除操作的。如果有极端情况，那么可以连续估算2-3次，就可以比较准确了。

也就是(m-1)*10 – p很大的情况下，为了避免查询出太多的记录，进行二次估算。既然p太小了，再次假设id为(m-1)*10后的记录号是连续的。我们需要的id是(m-1)*10 + ((m-1)*10 – p) = 2*(m-1)*10 –p。

查询：

Select count(id) from resource where id<=2*(m-1)*10 –p

得到q，那么我们真正需要的查询是：

Select top (2*(m-1)*10 –p – q+ 10) * from resource where id>2*(m-1)*10 –p

取查询结果的最后10条记录。

这种优化可以用存储过程来实现，获得更好的效果。