Accessing of Rows in Silverlight DataGrid
Imagine you want to enumerate (enlist) all rows (DataGridRow) of Silverlight Grid (DataGrid). By design this is not very simple tasks. For example, you want to do something like this: foreach (DataGridRow rowItem in grid.Rows) { . . . } Th
Imagine you want to enumerate (enlist) all rows (DataGridRow) of Silverlight Grid (DataGrid). By design this is not very simple tasks.
For example, you want to do something like this:
foreach (DataGridRow rowItem in grid.Rows)
{
. . .
}
This very important and very frequent requirement is just an issue. You will notice that this is almost impossible and will start to research in internet. Good luck. So, I decided to post the code of extension class which makes this possible:
{
. . .
}
Here is the whole code:
///
/// Extends the DataGrid.
///
public static class DataGridExtensions
{
///
/// Gets the list of DataGridRow objects.
///
/// The grid wirhrows.
///
public static ICollection
{
List
foreach (var rowItem in grid.ItemsSource)
{
// Ensures that all rows are loaded.
grid.ScrollIntoView(rowItem, grid.Columns.Last());
// Get the content of the cell.
FrameworkElement el = grid.Columns.Last().GetCellContent(rowItem);
// Retrieve the row which is parent of given element.
DataGridRow row = DataGridRow.GetRowContainingElement(el.Parent as FrameworkElement);
// Sometimes some rows for some reason can be null.
if (row != null)
rows.Add(row);
}
return rows;
}
}
The code above shows theoretically the idea of accessing of rows. Unfortunately this will work only if the whole grid result can be placed at the current view. While calling of ScrollIntoView() grid will reuse instances of created cells and rows and replace
with new bounded data over and over again. The result of so called row virtualization will be replacing of rows in the list.
To workaround this, I implemented the right extension method
public static IEnumerator
{
return new GridRowEnumerator(grid);
}
And here is the implementation of enumerator:
public class GridRowEnumerator : IEnumerator
{
private DataGrid m_Grid;
private IEnumerator m_Enumerator;
public GridRowEnumerator(DataGrid grid)
{
m_Grid = grid;
m_Enumerator = m_Grid.ItemsSource.GetEnumerator();
}
#region IEnumerator
public DataGridRow Current
{
get
{
var rowItem = m_Enumerator.Current;
// Ensures that all rows are loaded.
m_Grid.ScrollIntoView(rowItem, m_Grid.Columns.Last());
// Get the content of the cell.
FrameworkElement el = m_Grid.Columns.Last().GetCellContent(rowItem);
// Retrieve the row which is parent of given element.
//DataGridRow row = DataGridRow.GetRowContainingElement(el);
DataGridRow row = DataGridRow.GetRowContainingElement(el.Parent as FrameworkElement);
return row;
}
}
#endregion
#region IDisposable Members
public void Dispose()
{
}
#endregion
#region IEnumerator Members
object IEnumerator.Current
{
get
{
return this.Current;
}
}
public bool MoveNext()
{
return m_Enumerator.MoveNext();
}
public void Reset()
{
m_Enumerator.Reset();
}
#endregion
}
…
This line I put here to measure how some interesting words can dramatically increase landing frequency of boring technical posts.
Bayern Inter Football Soccer champions league
Please forgive me for this :)
Posted May 02 2010, 12:30 AM by Damir Dobric
Filed under: Silverlight

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.
