1. sql的几种分页算法
利用SQL语句分页要看你用的什么数据库。
Oracle数据库可以使用ROWNUM或row_number()，例如：Select * from (select ROWNUM rn, t.* from table t) where rn between 11 and 20;
Select * from (select row_number() over (ORDER BY col1) rn, t.* from table t) where rn between 11 and 20;
SQLServer数据库可以用Top或者row_number()函数，道理同上。
利用SQL分页有局限性，就是针对不同的数据库有不同的写法，所以通常会在应用程序里面做分页通用性比较强。但是对于数据量非常庞大的应用来说，还是用SQL分页比较适合。
2. 求sql语句的算法
要写代码:
select b
go top
mCheck=''
do while .not. eof()
i=1
mName=Name
if mName<>mCheck
replace id with i
i=i+1
else
i=1
endif
skip
mCheck=Name
enddo
3. 大数据运算的三种引擎是什么有什么区别
现在流行的开源引擎可不止三个，先罗列5个给你：
1)Hive，披着SQL外衣的Map-Rece。Hive是为方便用户使用Map-Rece而在外面封装了一层SQL，由于Hive采用了SQL，它的问题域比Map-Rece更窄，因为很多问题，SQL表达不出来，比如一些数据挖掘算法，推荐算法、图像识别算法等，这些仍只能通过编写Map-Rece完成。
2) Impala：Google Dremel的开源实现（Apache Drill类似），因为交互式实时计算需求，Cloudera推出了Impala系统，该系统适用于交互式实时处理场景，要求最后产生的数据量一定要少。
3)Shark/Spark：为了提高Map-Rece的计算效率，Berkeley的AMPLab实验室开发了Spark，Spark可看做基于内存的Map-Rece实现，此外，伯克利还在Spark基础上封装了一层SQL，产生了一个新的类似Hive的系统Shark。
4) Stinger Initiative（Tez optimized Hive）：Hortonworks开源了一个DAG计算框架Tez，Tez可以理解为Google Pregel的开源实现，该框架可以像Map-Rece一样，可以用来设计DAG应用程序，但需要注意的是，Tez只能运行在YARN上。Tez的一个重要应用是优化Hive和PIG这种典型的DAG应用场景，它通过减少数据读写IO，优化DAG流程使得Hive速度提供了很多倍。
5)Presto：FaceBook于2013年11月份开源了Presto，一个分布式SQL查询引擎，它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。Presto设计了一个简单的数据存储的抽象层，来满足在不同数据存储系统（包括HBase、HDFS、Scribe等）之上都可以使用SQL进行查询。