如果页面有10000条数据如何处理

2024-09-07

腾讯面试题,js处理1千万条数据排序并且页面不卡顿

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

从系统报表页面导出20w条数据到本地只用了4秒，我是如何做到的

背景最近有个学弟找到我,跟我描述了以下场景: 他们公司内部管理系统上有很多报表,报表数据都有分页显示,浏览的时候速度还可以.但是每个报表在导出时间窗口稍微大一点的数据时,就异常缓慢,有时候多人一起导出时还会出现堆溢出. 他知道是因为数据全部加载到jvm内存导致的堆溢出.所以只能对时间窗口做了限制.以避免因导出过数据过大而引起的堆溢出.最终拍脑袋定下个限制为:导出的数据时间窗口不能超过1个月. 虽然问题解决了,但是运营小姐姐不开心了,跑过来和学弟说,我要导出一年的数据,难道要我导出12次再手工合

Qt中提高sqlite的读写速度（使用事务一次性写入100万条数据）

SQLite数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很好时的过程,会极大地影响数据库存取的速度.例如:向数据库中插入100万条数据,在默认的情况下如果仅仅是执行query.exec("insert into DataBase(......) values(......)");就会打开和关闭文件100万次,所以速度当然会很慢.SQLite数据库是支持事务操作的,于是我们就可以通过事务来提高数据库的读写速度.事务的基本

POIUtils 导出 poi Test 100w 600w 条数据

依赖: <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.9</version> </dependency>  <d

DataTable 快速导入数据库——百万条数据只需几秒

public void InsertTable(DataTable dt, string TabelName, DataColumnCollection dtColum) { string str = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnectionString"].ConnectionString.ToString(); //声明数据库连接 SqlConnection conn = new SqlConnection(str); c

解决 Elasticsearch 超过 10000 条无法查询的问题

解决 Elasticsearch 超过 10000 条无法查询的问题问题描述分页查询场景,当查询记录数超过 10000 条时,会报错. 使用 Kibana 的 Dev Tools 工具查询从第 10001 条到 10010 条数据. 查询语句如下: GET alarm/_search { "from": 10000, "size": 10 } 查询结果,截图如下: 报错信息如下: { "error": { "root_cause&

面试官："准备用HashMap存1w条数据，构造时传10000还会触发扩容吗？"

// 预计存入 1w 条数据,初始化赋值 10000,避免 resize. HashMap<String,String> map = new HashMap<>(10000) // for (int i = 0; i < 10000; i++) Java 集合的扩容 HashMap 算是我们最常用的集合之一,虽然对于 Android 开发者,Google 官方推荐了更省内存的 SparseArray 和 ArrayMap,但是 HashMap 依然是最常用的. 我们通过 Ha

分页（将数据库中的多条数据一页一页的显示在jsp页面中）

一.显示数据库中的多条数据为什么要用分页在真正的开发中,数据库中所存储的数据绝对不像我们平时所写的那样,仅仅有几条数据,而是有几十条甚至上百条,像淘宝京东的用户把都是上几十万甚至百万的.如果这时候在将所有的数据都显示出来那肯定是不现实的,第一.浏览器的页面就那么大,肯定显示不全:第二.一次将这些数据全部查询出来再进行操作,那对于整个数据库的消耗那是相当大的. 因此,实际开发中使用分页来显示数据是十分有必要的.话不多说,进入今天咱们的话题:分页的具体实现步骤.(这里以我自己做的一个小程序为例)

A、B同时打开一个页面进行同一条数据库记录进行修改，A修改完成后提交表单，A修改的数据保存完成后；当B也修改完成后，提交数据进行数据修改。此时B修改的内容会覆盖A修改的内容，请问如何避免?

A.B同时打开一个页面进行数据中的一条数据进行修改,A修改完成后提交表单,数据修改保存完成后B开始页面也修改完成,开始提交进行修改.此时B修改的内容会覆盖A的内容,请问如何避免? 通过搜索和我个人总结,找到的解决问题方案有以下两种: 方案一: 1)针对被修改表添加一个记录最后修改时间的字段LastUpate,每个用户操作页面内都读取并存储该LastUpate字段记录,当修改时,修改条件除了OID=?还要追加另外一个条件LastUpadte=?. 2)比如上边的场景:A.B同时打开页面时,读取的L

性能优化：虚拟列表，如何渲染10万条数据的dom，页面同时不卡顿

列表大概有2万条数据,又不让做成分页,如果页面直接渲染2万条数据,在一些低配电脑上可能会照成页面卡死,基于这个需求,我们来手写一个虚拟列表思路列表中固定只显示少量的数据,比如60条在列表滚动的时候不断的去插入删除dom startIndex.endIndex,不断的改变这个值来获取最新的显示列表 paddingTop.paddingBottom撑开容器的滚动区域首先看一下当直接插入2万条列表时,页面的性能可以看到火焰图中已经有了红色的部分了,dom渲染也耗时也有1s多再来看一下当使用

面试官：”准备用HashMap存1w条数据，构造时传10000会触发扩容吗？“

通常在初始化 HashMap 时,初始容量都是根据业务来的,而不会是一个固定值,为此我们需要有一个特殊处理的方式,就是将预期的初始容量,再除以 HashMap 的装载因子,默认时就是除以 0.75. 例如想要用 HashMap 存放 1k 条数据,应该设置 1000 / 0.75,实际传递进去的值是 1333,然后会被 tableSizeFor() 方法调整到 2048,足够存储数据而不会触发扩容. 当想用 HashMap 存放 1w 条数据时,依然设置 10000 / 0.75,实际传递进去的

element ui 渲染超过上百条数据时页面卡顿，更流畅的加载大量数据

问题:element ui table渲染上百条数据,页面渲染开始出现延时解决方案:使用pl-table 注意:设置use-virtual并给定table高度

jqgrid 加载时第一页面只显示多少条数据

function initGrid() { localGrid = jQuery("#tbList"); localGrid.jqGrid({ data: localData, datatype: "local", gridview: true, height: , width: '90%', rowList: [,], colNames: innerColumns, autowidth: true, hoverrows: false, multiselect: f

如何在mysql数据库生成百万条数据来测试页面加载速度

1.首先复制一条sql 在复制前,需要确定该记录是否有主键若无,则代码非常简单, "; 复制的表名↑ 粘贴的表名↑ ↑ 某个字段的值最好唯一若有主键,一般是ID,则需要随机生成新的ID INSERT INTO tb_swing_card ( swing_card_number, swing_card_device_id, swing_card_serial, swing_card

elastic query match_all 数据目标超过10000条出错 Result window is too large

起因 elastic做文本索引,match_all目标索引超过10000条时,出错 { "error": { "root_cause": [ { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000]

JavaScript如何一次性展示几万条数据

有一位同事跟大家说他在网上看到一道面试题:“如果后台传给前端几万条数据,前端怎么渲染到页面上?”,如何回答? 于是办公室沸腾了, 同事们讨论开了, 你一言我一语说出自己的方案. 有的说直接循环遍历生成html插到页面上:有的说应该用分页来处理:还有的说这个面试官是个白痴, 哪有后台传几万条数据给前端这种情况的:我仔细思考了一下,先不论后端到底会不会白痴到传几万条数据给前端,假如真碰到这种情况,那么如果前端获取到数据以后, 直接将数据转换成html字符串,通过DOM操作插入到页面,势必导致页面运行

查询优化百万条数据量的MySQL表

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

django基础之day08，利用bulk_create 批量插入成千上万条数据

bulk_create批量插入数据 models.py文件 class Book(models.Model): title=models.CharField(max_length=32) urls.py文件 from app01 import views urlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), #首页 url(r'^$', views.home), #访问该url就会往book表中批量插入数据 url(r'^index/', views

数组循环：循环多个li 每个li 固定N条数据

PHP代码: $arr = array(1,2,3,4,5,6,7); $x = 1; $y = 0; foreach($arr as $k => $v){ $data[$y][] = $v; //4 就是没个li显示4条数据,如果显示3条,改成3即可. if($x == 4){ $y++; $x=1; continue; } $x++; } //$data 是最终的结果集,发送到页面循环即可. HTML代码(我这里是smarty模板): <ul> {foreach from=$data

mysql-利润set变量模拟分组查询每组中的第N条数据

查询思路: 很多时候想在使用group by时想查询group by的每一组中的第N条数据,而取这些数据时往往按如下方式去执行则很慢 ; 按如上方式,对于数据10000左右的表就已经很吃不消. 或已拼接结构的方式 ) time FROM t t GROUP BY t.a ,t.b; 等等这些单存对sql来说并不是想要的方案,效率太慢, 如下,是借用mysql的set变量来处理,10w的数据效率还不错,就贴出来了. 在如下结果集中标记好的结果 sql语句(为取其中的某一类型) ;-- 定义序列变

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