zf框架db类的分页示例分享_PHP教程
这篇文章主要介绍了zf框架db类的分页示例,代码很简单,大家看一下注释就可以使用了
zf框架的分页示例 代码如下: '127.0.0.1' , 'username' => 'root' , 'password' => '111' , 'dbname' => 'test', 'profiler' => "true" ); //告诉Zend_Db类所操作的数据库和数据库配置信息 $Db = Zend_Db::factory('PDO_Mysql' , $Config); //执行编码语句 $Db -> query("set names utf8"); //----------------------------------------------- //使用fetchOne()方法得出表的总条数 $Total = $Db -> fetchOne("select count(*) from gongsi"); //定义每页显示条数 $B = 50; //得出总页数 $A = ceil($Total/$B); //-----接下来为一系列的查询表、取结果集、分页等操作 $Select = $Db ->select(); $Select -> from('sanguo',array('s_sheng as 省份','sum(s_gongzi) as 总工资','min(s_gongzi) as 最低工资','max(s_gongzi) as 最高工资','avg(s_gongzi) as 平均工资')); // $Select -> Where('s_gongzi>=3000'); // $Select -> Where("s_sheng='河北'"); // $Select -> order('s_sheng asc'); // $Select -> order('s_gongzi desc'); $Select -> group('s_sheng'); //分组 //$Select -> having('最高工资>10000'); //附加条件 $Select -> order('最高工资 desc'); //排序 $Select -> limit(0,0); //截取 $Select -> limitPage($page, $B); //分页 /*SQL语句相当于: select s_sheng as 省份,sum(s_gongzi) as 最高工资 from sanguo group by s_sheng having 最高工资>10000 order by 最高工资 desc limit 0,10; */ $Result = $Db->fetchAll($Select); echo "省份 | 总工资 | 最低工资 | 最高工资 | 平均工资 |
---|---|---|---|---|
" . $value2 . " | "; } echo "||||
"; echo "首页 "; if ($page>1) { echo "上页 "; } for ($i=1; $i ".$i." "; } if ($page下页 "; } echo "末页"; echo " | "; echo "

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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Sejak pelancaran ChatGLM-6B pada 14 Mac 2023, model siri GLM telah mendapat perhatian dan pengiktirafan yang meluas. Terutama selepas ChatGLM3-6B menjadi sumber terbuka, pembangun penuh dengan jangkaan untuk model generasi keempat yang dilancarkan oleh Zhipu AI. Jangkaan ini akhirnya telah berpuas hati sepenuhnya dengan keluaran GLM-4-9B. Kelahiran GLM-4-9B Untuk memberikan model kecil (10B dan ke bawah) keupayaan yang lebih berkuasa, pasukan teknikal GLM melancarkan model sumber terbuka siri GLM generasi keempat baharu ini: GLM-4-9B selepas hampir setengah tahun penerokaan. Model ini sangat memampatkan saiz model sambil memastikan ketepatan, dan mempunyai kelajuan inferens yang lebih pantas dan kecekapan yang lebih tinggi. Penerokaan pasukan teknikal GLM tidak

Menilai kos/prestasi sokongan komersial untuk rangka kerja Java melibatkan langkah-langkah berikut: Tentukan tahap jaminan yang diperlukan dan jaminan perjanjian tahap perkhidmatan (SLA). Pengalaman dan kepakaran pasukan sokongan penyelidikan. Pertimbangkan perkhidmatan tambahan seperti peningkatan, penyelesaian masalah dan pengoptimuman prestasi. Timbang kos sokongan perniagaan terhadap pengurangan risiko dan peningkatan kecekapan.

Keluk pembelajaran rangka kerja PHP bergantung pada kecekapan bahasa, kerumitan rangka kerja, kualiti dokumentasi dan sokongan komuniti. Keluk pembelajaran rangka kerja PHP adalah lebih tinggi jika dibandingkan dengan rangka kerja Python dan lebih rendah jika dibandingkan dengan rangka kerja Ruby. Berbanding dengan rangka kerja Java, rangka kerja PHP mempunyai keluk pembelajaran yang sederhana tetapi masa yang lebih singkat untuk bermula.

Rangka kerja PHP yang ringan meningkatkan prestasi aplikasi melalui saiz kecil dan penggunaan sumber yang rendah. Ciri-cirinya termasuk: saiz kecil, permulaan pantas, penggunaan memori yang rendah, kelajuan dan daya tindak balas yang dipertingkatkan, dan penggunaan sumber yang dikurangkan: SlimFramework mencipta API REST, hanya 500KB, responsif yang tinggi dan daya pemprosesan yang tinggi.

Dihasilkan oleh tindanan teknologi 51CTO (WeChat ID: blog51cto) Mistral mengeluarkan model kod pertamanya Codestral-22B! Apa yang menggilakan model ini bukan sahaja kerana ia dilatih dalam lebih 80 bahasa pengaturcaraan, termasuk Swift, dll. yang banyak model kod diabaikan. Kelajuan mereka tidak sama. Ia dikehendaki menulis sistem "terbit/langgan" menggunakan bahasa Go. GPT-4o di sini sedang dikeluarkan, dan Codestral menyerahkan kertas dengan pantas sehingga sukar untuk dilihat! Memandangkan model itu baru sahaja dilancarkan, ia masih belum diuji secara terbuka. Tetapi menurut orang yang bertanggungjawab ke atas Mistral, Codestral kini merupakan model kod sumber terbuka yang berprestasi terbaik. Rakan-rakan yang berminat dengan gambar boleh bergerak ke: - Peluk muka: https

Menulis dokumentasi yang jelas dan komprehensif adalah penting untuk rangka kerja Golang. Amalan terbaik termasuk mengikut gaya dokumentasi yang ditetapkan, seperti Panduan Gaya Pengekodan Google. Gunakan struktur organisasi yang jelas, termasuk tajuk, subtajuk dan senarai, serta sediakan navigasi. Menyediakan maklumat yang komprehensif dan tepat, termasuk panduan permulaan, rujukan API dan konsep. Gunakan contoh kod untuk menggambarkan konsep dan penggunaan. Pastikan dokumentasi dikemas kini, jejak perubahan dan dokumen ciri baharu. Sediakan sokongan dan sumber komuniti seperti isu dan forum GitHub. Buat contoh praktikal, seperti dokumentasi API.

Pilih rangka kerja Go terbaik berdasarkan senario aplikasi: pertimbangkan jenis aplikasi, ciri bahasa, keperluan prestasi dan ekosistem. Rangka kerja Common Go: Gin (aplikasi Web), Echo (Perkhidmatan Web), Fiber (daya pemprosesan tinggi), gorm (ORM), fasthttp (kelajuan). Kes praktikal: membina REST API (Fiber) dan berinteraksi dengan pangkalan data (gorm). Pilih rangka kerja: pilih fasthttp untuk prestasi utama, Gin/Echo untuk aplikasi web yang fleksibel, dan gorm untuk interaksi pangkalan data.

Dalam pembangunan rangka kerja Go, cabaran biasa dan penyelesaiannya ialah: Pengendalian ralat: Gunakan pakej ralat untuk pengurusan dan gunakan perisian tengah untuk mengendalikan ralat secara berpusat. Pengesahan dan kebenaran: Sepadukan perpustakaan pihak ketiga dan cipta perisian tengah tersuai untuk menyemak bukti kelayakan. Pemprosesan serentak: Gunakan goroutine, mutex dan saluran untuk mengawal akses sumber. Ujian unit: Gunakan pakej, olok-olok dan stub untuk pengasingan dan alat liputan kod untuk memastikan kecukupan. Penerapan dan pemantauan: Gunakan bekas Docker untuk membungkus penggunaan, menyediakan sandaran data dan menjejak prestasi dan ralat dengan alat pengelogan dan pemantauan.
