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这是是《C#》序列文章,每篇文章将以博主理解的角度展开讲解,
特别是针对知识点的概念进行叙说,大部分文章将会对这些概念进行实际例子验证,以此达到加深对知识点的理解和掌握。
温馨提示:博主能力有限,理解水平有限,若有不对之处望指正!
数据是通过分组查询出来,并且有统计值,这个统计值来源于另外一个表的统计值,
次数分组的数据量不大,最大可能也就在一千或者一万条记录,分组查询速度对性能影响不大。
此时,查询出来的一万条记录,如果都显示在页面,可能对前端渲染有一定性能影响,
因此,可在后端开发语言里进行内存分页。
在 C# 中实现分页功能有不同的方法,其中一种常见的做法是使用 LINQ 中的 Skip() 和 Take() 方法。
假设你已经有一个包含所有数据的集合(例如 List),现在要实现一页显示 N 条数据的分页功能。
// 模拟数据集有1000条,页大小为15
int pageIndex = 1;
int pageSize = 15;
List<string> list = new List<string>();
for (int i = 1; i < 1000; i++)
{
list.Add(Guid.NewGuid().ToString());
}
var data = list.Where(value => value.ToLower().Contains('a')).ToList();
var pageData = data.Skip((pageIndex++ - 1) * pageSize).Take(pageSize).ToList();
var pageData2 = data.Skip((pageIndex++ - 1) * pageSize).Take(pageSize).ToList();
上面仅仅是举个简单例子,在实际场景中,针对内存操作的数据会遇到更复杂的情况,此时用这个分页也能起到不错的效果。
因此,对于大数据集合或数据库查询结果,使用分页可以解决性能和资源问题,提高程序的效率和用户体验。
决定何时考虑分页或分库分表的关键因素是具体的应用场景和业务需求。
不同数据库的性能和可扩展性也可能会有所不同。
分页和分库分表都是一种性能优化的手段,具体业务具体分析。
最佳做法是进行性能测试和监测,了解数据库的性能瓶颈和瓶颈出现的数据量级。
根据具体情况和需求,评估是否需要采取分页、分库分表或其他性能优化措施。
总结:温故而知新,不同阶段重温知识点,会有不一样的认识和理解,博主将巩固一遍知识点,并以实践方式和大家分享,若能有所帮助和收获,这将是博主最大的创作动力和荣幸。也期待认识更多优秀新老博主。