SQL2005 大数据量检索的分页
仅列出实例SQL，其他的请大家自己完成吧
@StartIndex为当前页起始序号，@EndIndex为当前页结束记录序号，可以直接作为参数输入，也可以通过输入PageSize和PageIndex计算得出代码如下:
select * from
(
select *,row_number() over(order by OrderColumn) as orderindex from TableName
) as a
where a.orderindex between @StartIndex and @EndIndex
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PHPs Fähigkeiten zur Verarbeitung von Big-Data-Strukturen
May 08, 2024 am 10:24 AM
Fähigkeiten zur Verarbeitung von Big-Data-Strukturen: Chunking: Teilen Sie den Datensatz auf und verarbeiten Sie ihn in Blöcken, um den Speicherverbrauch zu reduzieren. Generator: Generieren Sie Datenelemente einzeln, ohne den gesamten Datensatz zu laden, geeignet für unbegrenzte Datensätze. Streaming: Lesen Sie Dateien oder fragen Sie Ergebnisse Zeile für Zeile ab, geeignet für große Dateien oder Remote-Daten. Externer Speicher: Speichern Sie die Daten bei sehr großen Datensätzen in einer Datenbank oder NoSQL.
Fünf große Entwicklungstrends in der AEC/O-Branche im Jahr 2024
Apr 19, 2024 pm 02:50 PM
AEC/O (Architecture, Engineering & Construction/Operation) bezieht sich auf die umfassenden Dienstleistungen, die Architekturdesign, Ingenieurdesign, Bau und Betrieb in der Bauindustrie anbieten. Im Jahr 2024 steht die AEC/O-Branche angesichts des technologischen Fortschritts vor sich ändernden Herausforderungen. In diesem Jahr wird voraussichtlich die Integration fortschrittlicher Technologien stattfinden, was einen Paradigmenwechsel in Design, Bau und Betrieb einläuten wird. Als Reaktion auf diese Veränderungen definieren Branchen Arbeitsprozesse neu, passen Prioritäten an und verbessern die Zusammenarbeit, um sich an die Bedürfnisse einer sich schnell verändernden Welt anzupassen. Die folgenden fünf großen Trends in der AEC/O-Branche werden im Jahr 2024 zu Schlüsselthemen und empfehlen den Weg in eine stärker integrierte, reaktionsfähigere und nachhaltigere Zukunft: integrierte Lieferkette, intelligente Fertigung
Anwendung von Algorithmen beim Aufbau einer 58-Porträt-Plattform
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. Hintergrund des Baus der 58-Portrait-Plattform Zunächst möchte ich Ihnen den Hintergrund des Baus der 58-Portrait-Plattform mitteilen. 1. Das traditionelle Denken der traditionellen Profiling-Plattform reicht nicht mehr aus. Der Aufbau einer Benutzer-Profiling-Plattform basiert auf Data-Warehouse-Modellierungsfunktionen, um Daten aus mehreren Geschäftsbereichen zu integrieren, um genaue Benutzerporträts zu erstellen Und schließlich muss es über Datenplattformfunktionen verfügen, um Benutzerprofildaten effizient zu speichern, abzufragen und zu teilen sowie Profildienste bereitzustellen. Der Hauptunterschied zwischen einer selbst erstellten Business-Profiling-Plattform und einer Middle-Office-Profiling-Plattform besteht darin, dass die selbst erstellte Profiling-Plattform einen einzelnen Geschäftsbereich bedient und bei Bedarf angepasst werden kann. Die Mid-Office-Plattform bedient mehrere Geschäftsbereiche und ist komplex Modellierung und bietet allgemeinere Funktionen. 2.58 Benutzerporträts vom Hintergrund der Porträtkonstruktion im Mittelbahnsteig 58
Ausführliche Erläuterung des Prinzips des MyBatis-Paging-Plug-Ins
Feb 22, 2024 pm 03:42 PM
MyBatis ist ein hervorragendes Persistenzschicht-Framework, das Datenbankoperationen basierend auf XML und Anmerkungen unterstützt. Es ist einfach und benutzerfreundlich und bietet außerdem einen umfangreichen Plug-In-Mechanismus. Unter diesen ist das Paging-Plugin eines der am häufigsten verwendeten Plug-Ins. Dieser Artikel befasst sich mit den Prinzipien des MyBatis-Paging-Plug-Ins und veranschaulicht es anhand konkreter Codebeispiele. 1. Paging-Plug-In-Prinzip MyBatis selbst bietet keine native Paging-Funktion, Sie können jedoch Plug-Ins verwenden, um Paging-Abfragen zu implementieren. Das Prinzip des Paging-Plug-Ins besteht hauptsächlich darin, MyBatis abzufangen
Diskussion über die Gründe und Lösungen für das Fehlen eines Big-Data-Frameworks in der Go-Sprache
Mar 29, 2024 pm 12:24 PM
Im heutigen Big-Data-Zeitalter sind Datenverarbeitung und -analyse zu einer wichtigen Unterstützung für die Entwicklung verschiedener Branchen geworden. Als Programmiersprache mit hoher Entwicklungseffizienz und überlegener Leistung hat die Go-Sprache im Bereich Big Data nach und nach Aufmerksamkeit erregt. Im Vergleich zu anderen Sprachen wie Java, Python usw. verfügt die Go-Sprache jedoch über eine relativ unzureichende Unterstützung für Big-Data-Frameworks, was einigen Entwicklern Probleme bereitet hat. In diesem Artikel werden die Hauptgründe für das Fehlen eines Big-Data-Frameworks in der Go-Sprache untersucht, entsprechende Lösungen vorgeschlagen und anhand spezifischer Codebeispiele veranschaulicht. 1. Gehen Sie zur Sprache
Erste Schritte: Verwendung der Go-Sprache zur Verarbeitung großer Datenmengen
Feb 25, 2024 pm 09:51 PM
Als Open-Source-Programmiersprache hat die Go-Sprache in den letzten Jahren nach und nach große Aufmerksamkeit und Verwendung gefunden. Es wird von Programmierern wegen seiner Einfachheit, Effizienz und leistungsstarken Funktionen zur gleichzeitigen Verarbeitung bevorzugt. Auch im Bereich der Big-Data-Verarbeitung verfügt die Go-Sprache über großes Potenzial. Sie kann zur Verarbeitung großer Datenmengen, zur Leistungsoptimierung und zur guten Integration in verschiedene Big-Data-Verarbeitungstools und Frameworks eingesetzt werden. In diesem Artikel stellen wir einige grundlegende Konzepte und Techniken der Big-Data-Verarbeitung in der Go-Sprache vor und zeigen anhand spezifischer Codebeispiele, wie die Go-Sprache verwendet wird.
Der beste Weg, die Array-Paginierung in PHP zu implementieren
May 04, 2024 pm 02:39 PM
Es gibt zwei gängige Methoden zum Paginieren von PHP-Arrays: Verwenden der Funktion array_slice(): Berechnen der Anzahl der zu überspringenden Elemente und Extrahieren des angegebenen Elementbereichs. Verwenden Sie integrierte Iteratoren: Implementieren Sie die Iterator-Schnittstelle, und die Methoden rewind(), key(), current(), next() und valid() werden verwendet, um Elemente innerhalb des angegebenen Bereichs zu durchlaufen.
Big-Data-Verarbeitung in C++-Technologie: Wie nutzt man In-Memory-Datenbanken, um die Big-Data-Leistung zu optimieren?
May 31, 2024 pm 07:34 PM
Bei der Verarbeitung großer Datenmengen kann die Verwendung einer In-Memory-Datenbank (z. B. Aerospike) die Leistung von C++-Anwendungen verbessern, da sie Daten im Computerspeicher speichert, wodurch Festplatten-E/A-Engpässe vermieden und die Datenzugriffsgeschwindigkeiten erheblich erhöht werden. Praxisbeispiele zeigen, dass die Abfragegeschwindigkeit bei Verwendung einer In-Memory-Datenbank um mehrere Größenordnungen schneller ist als bei Verwendung einer Festplattendatenbank.
