问题二:分页是什么意思 后台分页则是指后台仅返回某个范围内的数据,如第100到200条的数据,每次都需要与后台进行查询交互。
因为把所有的数据返回到前台时,前台压力太大,数据从后台传到前台所需要的时间太多,导致系统变得响应很慢。这时候就要考虑使用后台分页了,每次只查询所需要的数据,由后台返回,这样每次只需要返回少量的数据就可以了。
问题三:word中的分页符是什么意思? word文档是连续文档,前一个段落直接连着后一个段落。
如果想到某一段以后,后面就不在连着了,下一个段落放到下一页去,这时候就需要在这个段落后面加一个分页符。
具体分页符的插入方法可以参考经验里面的这篇文档。
jingyan.baidu/...3
问题四:什么叫“分页查询”? 当数据量过大时,可能会导致各种各样的问题发生,例如:服务器资源被耗尽,因数据传输量过大而使处理超时,等等。最终都会导致查询无法完成。
解决这个问题的一个策略就是“分页查询”,也就是说不要一次性查询所有的数据,每次只查询一“页“的数据。这样分批次地进行处理,可以呈现出很好的用户体验,对服务器资源的消耗也不大。
打一个比方,有很多很多人要过河,而只有一条船摆渡。若让所有人都上船,肯定会导致沉船(资源耗尽);若换一条超大的船,除了换船要很高的成本外,上船下船也要耗费很长时间。
所以最好的解决方法是,根据船的容量,每次只上一部分人。等这一船人过河以后,再摆渡下一批人。
问题五:word里每章节要求独立分页 什么意思 1.打开要编辑的word 文档。
2.将鼠标光标移到你需要分页的地方,
3.在菜单栏中找到页面布局选项卡,选择分隔符。
4.点击分隔符。在下拉列表中选择分页符,点击选择即设置成功,将会福到成功分页。
5.还有更为简单的一种方法,首先将鼠标光标放在需要分页的地方。
6.然后按住ctrl键再按回车键,这样便一次性达到了分页的目的。使用起来非常的方便快捷。
问题六:什么是分页显示? 分页啊,应该是一页显贰不完,分多页显示。
比如:数据库有2万条记录,在页面显示的时候一个页面显示不完,就采用分页,每页显示多少条,就有“首页 上一页 下一页 尾页”
不知道是不是问的这个
问题七:word中段落设置中段前分页是什么意思? 直接从当前页跳至下页.就是你分段的时候敲回车就会跳到下页.
问题八:页面文件、分页文件,“页面”、“分页”是什么意思啊? 页面文件,是指 *** 作系统反映构建并使用虚拟内存的硬盘空间大小所使用的文件。要整理页面文件,首先将页面文件从原先所在的驱动器移动到其他驱动器,然后对原来驱动器进行整理,最后再将页面文件移回到原驱动器上,此时页面文件就会存放在连续的磁盘空间中了。具体来说,在 windows *** 作系统下(Windows 2000/XP)pagefile.sys这个文件,它就是系统页面文件(也就是大家熟知的虚拟内存文件),它的大小取决于打开的程序多少和你原先设置页面文件的最小最大值,是不断变化的,有时可能只有几十M,有时则达到600M以上。
什么是分页?
无论你的NT服务器的内存有多大,它总是显得不够充足。当物理RAM从低端开始运行时,Windows NT使用了分页文件Pagefile.sys。为了运行不同的进程和应用程序,Pagefile.sys给物理内存分配了一些空间。在这些空间内允许交换数据页。
显然,系统在文件系统缓存中查找数据而不是在驱动器上搜索数据会提高系统的性能。太多的搜索 *** 作会使处理器停顿下来。这就是短语“买更多的内存”成为计算机时代的陈词滥调的原因之一:RAM是你的朋友。管理内存可使你的“朋友”更高效。
Windows NT下的Windows Task Manager ([Ctrl][Alt][Delete] | Task Manager)是一个可以为访问内存使用情况提供快捷重要信息的察看工具。考虑物理内存的大小并计算MEM Usage计数器的值,Memory Usage History提供了内存活动的即时情况。正如图2.2.A所示,把CPU Usage计数器和CPU Usage History与MEM Usage计数器一作比较,就可以简单地得到性能的总的评价。如果你必须决定是否要立刻启动
Diskperf以进一步调查分页过多问题那就非常便利了。
Windows NT的分页文件可以通过Control Panel |System | Performance 标签| Virtual Memo锭y进行管理。在这里,你可以控制分页文件的几个设置(包括大小和区域)。显然,你可以允许系统对它进行处理,但是为了获得最佳配置还是使用Vitual Memory Manager (VMM)为好。
2.2.2 Windows NT分页文件的基本原则
Windows NT最初通过在物理RAM的数量上加上12MB以设定开始的分页文件大小。这12MB考虑到在系统故障时分页文件内容可被倾倒到一个日志中以防万一。如果看见了“停止”框和接着出现蓝屏死机,你就在 *** 作中遇上了这个问题。如果开始的分页文件的大小小于这个数(物理RAM的数量上加上12MB),就会开始收到Running Out Of Memory消息。
Windows NT *** 作系统和其应用程序使用了大约10MB的RAM。所以,应该从物理RAM的数量上减去这个值。这会给你充分的回旋余地决定你的服务器的内存要求。
Windows NT要求分页文件的最小值为2MB。如果分页文件太小或者根本不存在,启动时就会出现警告消息。
分页文件应该总是遵循RAM的最小值+12的规则。在任何情况下,分页文件都不能比服务器中的RAM的大小小。如果系统有32 MB的物理RAM,加上12MB后分页文件总的大小就是44MB。显然,分页文件越大于好。但是,我的意思是增加对物理RAM的投资,而不是简单地增加分页文件的大小。如果没有足够的RAM,驱动器就会花太多的时间对分页文件进行读写。这只会降低你的服务器的速度,如果你不得......>>
问题九:虚拟内存里的分页是什么意思? 分页文件:硬盘上一个或者多个隐藏文件pagefile.sys,Windows用于存储未存入内存的部分程序和数据文件。页面文件和物理内存或随机存取内存(RAM)构成了虚拟内存。Windows会根据需要将数据从页面文件移至内存,或将数据从内存移至页面文件以便为新数据释放内存。也叫“交换文件”。
望采纳!!!
问题十:打印机自动分页什么意思 根据你页面设置的尺寸大小
打印机将会自动根据你页面设置的尺寸大小将文档分页打印。
说的简单点
程序级分页也叫做内存分页,就是将所有数据(注意是所有数据)取出来作为一个
数据集
放在内存中,然后我们对这个数据集进行分页就数据程序级的分页。
而数据库分页是直接在数据库里面取出自己要的数据,不是将所有数据一股脑的取出来。sql
server中是用top来分页,而oracle中可以用rownum来分页。
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 0, 15
这个查询耗时0.00sec。So,这个查询有什么问题呢?实际上,这个查询语句和参数都没有问题,因为它用到了下面表的主键,而且只读取15条记录。
CREATE TABLE city (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city varchar(128) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB
真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候,像下面这样:
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15
上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec,通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行,但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据,MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据,但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点,但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库,而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。
对于分页请求,还有一个信息也很重要,就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。
SELECT COUNT(*)
FROM city
然而,上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费9.28sec。一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数,随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()就能获得总记录数。但是在大多数情况下,查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是,这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到,下面看看这个语句的查询性能。
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15
这个语句耗时20.02sec,是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。
下面来看看到底如何优化。文章分为两部分,第一部分是如何获取记录的总数目,第二部分是获取真正的记录。
高效的计算行数
如果采用的引擎是MyISAM,可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的,在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些,因为InnoDB不保存表的具体行数。
我们可以将行数缓存起来,然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些 *** 作导致缓存失效时,执行下面的语句:
SELECT COUNT(*)
FROM city
USE INDEX(PRIMARY)
获取记录
下面进入这篇文章最重要的部分,获取分页要展示的记录。上面已经说过了,大的偏移量会影响性能,所以我们要重写查询语句。为了演示,我们创建一个新的表“news”,按照时事性排序(最新发布的在最前面),实现一个高性能的分页。为了简单,我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。
CREATE TABLE news(
id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(128) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB
一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下,需要传入当前页面展示的最后一个Id。
SELECT *
FROM news WHERE id <$last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage
查询上一页的语句类似,只不过需要传入当前页的第一个Id,并且要逆序。
SELECT *
FROM news WHERE id >$last_id
ORDER BY id ASC
LIMIT $perpage
上面的查询方式适合实现简易的分页,即不显示具体的页数导航,只显示“上一页”和“下一页”,例如博客中页脚显示“上一页”,“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。
SELECT id
FROM (
SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt
FROM news
JOIN (SELECT @cnt:= 0)T
WHERE id <$last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage * $buttons
)C
WHERE cnt = 0
通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设,网站上正在发布一片新的文章,那么所有文章的位置都会往后移一位,所以如果用户在发布文章时换页,那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id,这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客,利用了组合索引和两个位置变量,但是基本思想是一致的。
如果表中的记录很少被删除、修改,还可以将记录对应的页码存储到表中,并在该列上创建合适的索引。采用这种方式,当新增一个记录的时候,需要执行下面的查询重新生成对应的页号。
SET p:= 0
UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC
当然,也可以新增一个专用于分页的表,可以用个后台程序来维护。
UPDATE pagination T
JOIN (
SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page
FROM news
ORDER BY id
)C
ON C.id = T.id
SET T.page = C.page
现在想获取任意一页的元素就很简单了:
SELECT *
FROM news A
JOIN pagination B ON A.id=B.ID
WHERE page=$offset
还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页,这种方式比较试用于数据集相对小,并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询,当有2M条记录时,要耗费2sec左右。这种方式比较简单,创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。
CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))
SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random
FROM city
ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random
接下来就可以向下面一样执行分页查询了。
SELECT *
FROM _tmp
WHERE OFFSET >= $offset
ORDER BY OFFSET
LIMIT $perpage
简单来说,对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)