sql语句，取出表A中的第31条到40条记录
sql语句，取出表A中的第31条到40条记录（表A以自动增长的ID做主键，注意ID可能是不连续的）
-->select top 10 * from a where id not in (select top 30 id from a order by id) order by id
查询前十条记录，但条件是：ID不在前三十条的ID里面
-->select top 10 * from (select top 40 * from a order by id desc(降序))
查询前十条记录，但条件是：ID取出的是以ID按降序排列的前四十条记录里面的
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聚集索引和非聚集索引——
用一个现实中的例子说明以助理解。我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“
an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那
么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，
您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根
据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法
，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390
页。很显然，这些字并不是真�
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