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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Compétences de traitement de structures de données volumineuses de PHP
May 08, 2024 am 10:24 AM
Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.
Cinq tendances majeures de développement dans l'industrie AEC/O en 2024
Apr 19, 2024 pm 02:50 PM
AEC/O (Architecture, Engineering & Construction/Operation) fait référence aux services complets qui assurent la conception architecturale, la conception technique, la construction et l’exploitation dans le secteur de la construction. En 2024, l’industrie de l’AEC/O est confrontée à des défis changeants au milieu des progrès technologiques. Cette année devrait voir l’intégration de technologies avancées, annonçant un changement de paradigme dans la conception, la construction et l’exploitation. En réponse à ces changements, les industries redéfinissent les processus de travail, ajustent les priorités et renforcent la collaboration pour s'adapter aux besoins d'un monde en évolution rapide. Les cinq tendances majeures suivantes dans l'industrie AEC/O deviendront des thèmes clés en 2024, lui recommandant d'évoluer vers un avenir plus intégré, réactif et durable : chaîne d'approvisionnement intégrée, fabrication intelligente.
Application d'algorithmes dans la construction de 58 plateformes de portraits
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. Contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits Tout d'abord, je voudrais partager avec vous le contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits. 1. La pensée traditionnelle de la plate-forme de profilage traditionnelle ne suffit plus. La création d'une plate-forme de profilage des utilisateurs s'appuie sur des capacités de modélisation d'entrepôt de données pour intégrer les données de plusieurs secteurs d'activité afin de créer des portraits d'utilisateurs précis. Elle nécessite également l'exploration de données pour comprendre le comportement et les intérêts des utilisateurs. et besoins, et fournir des capacités côté algorithmes ; enfin, il doit également disposer de capacités de plate-forme de données pour stocker, interroger et partager efficacement les données de profil utilisateur et fournir des services de profil. La principale différence entre une plate-forme de profilage d'entreprise auto-construite et une plate-forme de profilage de middle-office est que la plate-forme de profilage auto-construite dessert un seul secteur d'activité et peut être personnalisée à la demande. La plate-forme de mid-office dessert plusieurs secteurs d'activité et est complexe ; modélisation et offre des fonctionnalités plus générales. 2.58 Portraits d'utilisateurs de l'arrière-plan de la construction du portrait sur la plate-forme médiane 58
Explication détaillée du principe du plug-in de pagination MyBatis
Feb 22, 2024 pm 03:42 PM
MyBatis est un excellent framework de couche de persistance. Il prend en charge les opérations de base de données basées sur XML et les annotations. Il est simple et facile à utiliser. Il fournit également un mécanisme de plug-in riche. Parmi eux, le plug-in de pagination est l'un des plug-ins les plus fréquemment utilisés. Cet article approfondira les principes du plug-in de pagination MyBatis et l'illustrera avec des exemples de code spécifiques. 1. Principe du plug-in de pagination MyBatis lui-même ne fournit pas de fonction de pagination native, mais vous pouvez utiliser des plug-ins pour implémenter des requêtes de pagination. Le principe du plug-in de pagination est principalement d'intercepter MyBatis
Discussion sur les raisons et les solutions au manque de framework Big Data en langage Go
Mar 29, 2024 pm 12:24 PM
À l’ère actuelle du Big Data, le traitement et l’analyse des données sont devenus un support important pour le développement de diverses industries. En tant que langage de programmation doté d'une efficacité de développement élevée et de performances supérieures, le langage Go a progressivement attiré l'attention dans le domaine du big data. Cependant, par rapport à d'autres langages tels que Java, Python, etc., le langage Go prend en charge relativement mal les frameworks Big Data, ce qui a causé des problèmes à certains développeurs. Cet article explorera les principales raisons du manque de framework Big Data dans le langage Go, proposera des solutions correspondantes et l'illustrera avec des exemples de code spécifiques. 1. Allez dans la langue
Premiers pas : utiliser le langage Go pour traiter le Big Data
Feb 25, 2024 pm 09:51 PM
En tant que langage de programmation open source, le langage Go a progressivement reçu une attention et une utilisation généralisées ces dernières années. Il est privilégié par les programmeurs pour sa simplicité, son efficacité et ses puissantes capacités de traitement simultané. Dans le domaine du traitement du Big Data, le langage Go a également un fort potentiel. Il peut être utilisé pour traiter des données massives, optimiser les performances et peut être bien intégré à divers outils et frameworks de traitement du Big Data. Dans cet article, nous présenterons quelques concepts et techniques de base du traitement du Big Data en langage Go, et montrerons comment utiliser le langage Go à travers des exemples de code spécifiques.
Meilleure façon d'implémenter la pagination de tableaux en PHP
May 04, 2024 pm 02:39 PM
Il existe deux manières les plus courantes de paginer des tableaux PHP : en utilisant la fonction array_slice() : calculez le nombre d'éléments à ignorer, puis extrayez la plage d'éléments spécifiée. Utilisez des itérateurs intégrés : implémentez l'interface Iterator et les méthodes rewind(), key(), current(), next() et valid() sont utilisées pour parcourir les éléments dans la plage spécifiée.
Traitement du Big Data en technologie C++ : Comment utiliser les bases de données en mémoire pour optimiser les performances du Big Data ?
May 31, 2024 pm 07:34 PM
Dans le traitement du Big Data, l'utilisation d'une base de données en mémoire (telle qu'Aerospike) peut améliorer les performances des applications C++ car elle stocke les données dans la mémoire de l'ordinateur, éliminant ainsi les goulots d'étranglement d'E/S disque et augmentant considérablement les vitesses d'accès aux données. Des cas pratiques montrent que la vitesse de requête lors de l'utilisation d'une base de données en mémoire est plusieurs fois plus rapide que lors de l'utilisation d'une base de données sur disque dur.
