在数据量大(超过10万)的情况下
这个方法不错。
那你大可以把默认值设为99999
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Element的穿梭框数据量大时点击全选卡顿的解决方案
目录 方案一:复制EUI的transfer组件,然后进行修改,再引入项目目录 方案二:分页操作 分析 方案 现象:我们渲染了9999条数据,由于transfer组件会一次性渲染所有数据,所以一次性渲染这么多,卡个几十秒很正常好吧.所以懒加载或者分页是基本操作,方案二是分页操作. 懒加载的方式可以用EUI的无限滚动:https://element.eleme.cn/ 即便我们做了懒加载之后,点击全选依旧是卡顿6秒以上,所以方案一解决的是:即便做了懒加载或者分页操作后,用户点击分页,依旧会卡顿几秒的
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element table 数据量大页面卡顿的解决
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Ajax请求在数据量大的时候出现超时的解决方法
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在ASP.NET 2.0中操作数据之二十五:大数据量时提高分页的效率
导言 如我们在之前的教程里讨论的那样,分页可以通过两种方法来实现: 1.默认分页– 你仅仅只用选中data Web control的 智能标签的Enable Paging ; 然而,当你浏览页面的时候,虽然你看到的只是一小部分数据,ObjectDataSource 还是会每次都读取所有数据 2.自定义分页– 通过只从数据库读取用户需要浏览的那部分数据,提高了性能. 显然这种方法需要你做更多的工作. 默认的分页功能非常吸引人,因为你只需要选中一个checkbox就可以完成了.但是它每次都读取所有的
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php 大数据量及海量数据处理算法总结
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明
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相信用过antd的同学基本都用过select下拉框了,这个组件数据量少的时候很好用,但是当数据量大的时候,比如大几百条上千条甚至是几千条的时候就感觉一点都不好用了,卡的我怀疑人生,一点用户体验都没有了. 当然这不是我想去优化它的动力,主要是公司业务人员和后端的同事也无法忍受,于是我只能屈从于他们的淫威.... 想要优化肯定要知道为什么会卡,初步判断就是数据量过大导致渲染option组件的时间过长导致卡顿,于是想要不卡只能限制渲染的数据数量. 我的想法是这样的:任何时候都只渲染前100条数据以保证
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