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

(0)

相关推荐

  • 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

  • element table 数据量大页面卡顿的解决

    目录 element table数据量大页面卡顿 调用接口 table组件 data里使用到的数据 el-table大数据量渲染卡顿的一种思路 思路 滚动监听 slider element table数据量大页面卡顿 table显示医院列表,这里后台未做分页,总共数据大约8000条. 一次性全部赋值给table整个页面都会卡顿好几秒. 查看了请求接口到数据返回的时间为192ms,可以接受. 应该是页面渲染的问题. 这边就在前端做了分页处理. 调用接口 // 获取医院列表 getHospitalL

  • Ajax请求在数据量大的时候出现超时的解决方法

     最近在用EXtjs做项目,在加载数据量特别大的时候会出现加载超时现象,在FB下查看,原来是ext默认ajax请求30秒. 在网上搜到下面的解决方法,以备参考和其他人参考. ExtJS做Ajax请求的时候,默认的相应时间是30秒,如果后来数据查询时间超过30秒,ExtJS就会报错. 这就需要修改ExtJS的超时时间: 2种方法: 1:在Ajax请求的时候加:(timeout: 100000000)属性 复制代码 代码如下: Ext.Ajax.request({ url: 'foo.php', s

  • 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

  • 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

  • 大数据量时提高分页的效率

    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: 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 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数据,这种方式

  • 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

  • 大数据量高并发的数据库优化详解

    如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

  • 大数据量,海量数据处理方法总结

    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

  • antd的select下拉框因为数据量太大造成卡顿的解决方式

    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

随机推荐