分页存储过程共有四种方式可以实现,行计数、游标、升序-降序、子查询
我记得曾经有人测试过这四种方式的效率分别是 从性能最好到最差的顺序进行的——行计数、游标、升序-降序、子查询
以下是我收集的一些资料供大家参考
QUOTE:
原文地址:http://www.codeproject.com/aspnet/PagingLarge.asp
作者:Jasmin Muharemovic
译者:Tony Qu
下载:
介绍
在Web应用程序中,对一个大数据库结果集进行分页已经是一个家喻户晓的问题了。简单的说,你不希望所有的查询数据显示在一个单独的页面中,所以带有分页的显示才是更合适的。虽然在传统的asp里这并不是一个简单的任务,但在asp.net中,DataGrid控件把这一过程简化为只有几行代码。因此,在 asp.net中,分页很简单,但是默认的DataGrid分页事件会从数据库中把所有的记录全部读出来放到asp.net web应用程序中。当你的数据在一百万以上的时候,这将引起严重的性能问题(如果你不相信,你可以在你的应用程序中执行一个查询,然后在任务管理器中查看 aspnet_wp.exe的内存消耗情况)这也就是为什么需要自定义分页行为,这样可以保证仅获得当前页需要的数据记录。
在网上有很多关于这个问题的文章和帖子,还有一些成熟的解决方案。我写这篇文章的目的不是向你展示一个可以解决一切问题的存储过程,而是出于优化已有方法,同时为你提供一个可供测试的应用程序,这样你就可以根据自己的需要进行开发。下文是一个很好的开始,它包含了很多不同的方法,并且给出了一些性能测试结果
《如何通过Recordset进行分页?》
但是我对上文的大部分内容不是很满意。第一,半数的方法是用了传统的ADO,很明显它们是为“古老”的asp而写的。剩下的一些方法就是SQL Server存储过程,并且其中的一些由于相应时间过慢而无法使用,正如你在文章最后所看到的性能结果一样,但是还是有一些引起了我的注意。
通用化
我决定对其中的三个方法进行仔细的分析,它们是临时表(TempTable),动态SQL(DynamicSQL)和行计数 (Rowcount)。在下文中,我更愿意把第二个方法称为(升序-降序)Asc-Desc方法。我不认为动态SQL是一个好名字,因为你也可以把动态 SQL逻辑应用于另一个方法中。所有这些存储过程的通病在于,你不得不估计哪些列是你即将要排序的,而不仅仅是估计主键列(PK Columns)而已,这可能导致一系列的问题——对于每个查询来说,你需要通过分页显示,也就是说对于每不同的排序列你必须有许多不同的分页查询,这意味着你要么给每个排序列做不同的存储过程(无论使用哪种分页方法),也么你必须借助动态SQL的帮助把这个功能放在一个存储过程中。这两个方法对于性能有微小的影响,但是它增加了可维护性,特别是当你需要使用这个方法显示不同的查询。因此,在本文中我会尝试使用动态SQL对所有的存储过程进行归纳,但是由于一些原因,我们只能对实现部分的通用性,因此你还是得为复杂查询写独立的存储过程。
允许包括主键列在内的所有排序字段的第二个问题在于,如果那些列没有作适当的索引,那么这些方法一个也帮不上忙。在所有这些方法中,对于一个分页源必须先做排序,对于大数据表来说,使用非索引列排序的成本是可以忽略不计的。在这种情况下,由于相应时间过长,所有的存储过程都是无法在实际情况下使用的。(相应的时间各有不同,从几秒钟到几分钟不等,这要根据表的大小和所要获得的第一个记录而定)。其他列的索引会带来额外的不希望出现的性能问题,例如如果你每天的导入数据很多,它有可能变得很慢。
12345下一页阅读全文
我记得曾经有人测试过这四种方式的效率分别是 从性能最好到最差的顺序进行的——行计数、游标、升序-降序、子查询
以下是我收集的一些资料供大家参考
QUOTE:
原文地址:http://www.codeproject.com/aspnet/PagingLarge.asp
作者:Jasmin Muharemovic
译者:Tony Qu
下载:
介绍
在Web应用程序中,对一个大数据库结果集进行分页已经是一个家喻户晓的问题了。简单的说,你不希望所有的查询数据显示在一个单独的页面中,所以带有分页的显示才是更合适的。虽然在传统的asp里这并不是一个简单的任务,但在asp.net中,DataGrid控件把这一过程简化为只有几行代码。因此,在 asp.net中,分页很简单,但是默认的DataGrid分页事件会从数据库中把所有的记录全部读出来放到asp.net web应用程序中。当你的数据在一百万以上的时候,这将引起严重的性能问题(如果你不相信,你可以在你的应用程序中执行一个查询,然后在任务管理器中查看 aspnet_wp.exe的内存消耗情况)这也就是为什么需要自定义分页行为,这样可以保证仅获得当前页需要的数据记录。
在网上有很多关于这个问题的文章和帖子,还有一些成熟的解决方案。我写这篇文章的目的不是向你展示一个可以解决一切问题的存储过程,而是出于优化已有方法,同时为你提供一个可供测试的应用程序,这样你就可以根据自己的需要进行开发。下文是一个很好的开始,它包含了很多不同的方法,并且给出了一些性能测试结果
《如何通过Recordset进行分页?》
但是我对上文的大部分内容不是很满意。第一,半数的方法是用了传统的ADO,很明显它们是为“古老”的asp而写的。剩下的一些方法就是SQL Server存储过程,并且其中的一些由于相应时间过慢而无法使用,正如你在文章最后所看到的性能结果一样,但是还是有一些引起了我的注意。
通用化
我决定对其中的三个方法进行仔细的分析,它们是临时表(TempTable),动态SQL(DynamicSQL)和行计数 (Rowcount)。在下文中,我更愿意把第二个方法称为(升序-降序)Asc-Desc方法。我不认为动态SQL是一个好名字,因为你也可以把动态 SQL逻辑应用于另一个方法中。所有这些存储过程的通病在于,你不得不估计哪些列是你即将要排序的,而不仅仅是估计主键列(PK Columns)而已,这可能导致一系列的问题——对于每个查询来说,你需要通过分页显示,也就是说对于每不同的排序列你必须有许多不同的分页查询,这意味着你要么给每个排序列做不同的存储过程(无论使用哪种分页方法),也么你必须借助动态SQL的帮助把这个功能放在一个存储过程中。这两个方法对于性能有微小的影响,但是它增加了可维护性,特别是当你需要使用这个方法显示不同的查询。因此,在本文中我会尝试使用动态SQL对所有的存储过程进行归纳,但是由于一些原因,我们只能对实现部分的通用性,因此你还是得为复杂查询写独立的存储过程。
允许包括主键列在内的所有排序字段的第二个问题在于,如果那些列没有作适当的索引,那么这些方法一个也帮不上忙。在所有这些方法中,对于一个分页源必须先做排序,对于大数据表来说,使用非索引列排序的成本是可以忽略不计的。在这种情况下,由于相应时间过长,所有的存储过程都是无法在实际情况下使用的。(相应的时间各有不同,从几秒钟到几分钟不等,这要根据表的大小和所要获得的第一个记录而定)。其他列的索引会带来额外的不希望出现的性能问题,例如如果你每天的导入数据很多,它有可能变得很慢。
12345下一页阅读全文
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
暂无评论...
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年09月08日
2024年09月08日
- 人听人爱,入耳即溶《天碟落地3《HIFI瑰宝》示范颠峰之作》[WAV+CUE/分轨][839.9MB]
- 莫扎特安魂曲舍尔琴,维也纳国家歌剧院,1958【FLAC】
- 罗西尼五部歌剧序曲班贝格佩雷亚1958年【FLAC】
- 【HIRES】李云迪-莫扎特:钢琴奏鸣曲计划-萨尔兹堡-2024-24-96FLAC分轨
- 珍娜JheenaLodwick-GettingToKnowYou(XRCD)[WAV+CUE]
- 珍纳JheenaLodwick-AllMyLoving全我所爱(XRCD)[WAV+CUE]
- JheenaLodwick-Feeling挚爱(XRCD)[WAV+CUE]
- 人听人爱,入耳即溶《天碟落地2《测机王HQ》日本母带发烧音质》[WAV+CUE/分轨][709.9MB]
- 人听人爱,入耳即溶《天碟落地1《示范碟皇》殿堂级演绎名作》[WAV+CUE/分轨][786.9MB]
- MICO刘为《观·自在行》CD[FLAC/分轨][1.3GB]
- 珍纳JheenaLodwick-SingingInTheRain(XRCD)[WAV+CUE]
- 珍纳JheenaLodwick-Feelings非常感觉2-HDCD[WAV+CUE]
- 珍纳精选JheenaLodwick-JheenaLodwickGreatest[香港版]2015[WAV+CUE]
- 谁杀死了HI-FI音乐-《涂鸦精选VOL.2》[WAV+CUE]
- Mav-Mav《美芙的祈祷》(2000)[WAV+CUE]