文档分页和分节

第24讲

文档分页与分节

1、文档的强制分页

步骤：（1）定位插入符

（2）插入——分隔符——分页符

不同视图内分页符的效果不同

快速插入分页符：定位，Ctrl+Enter

人工删除分页符，需切换到“普通”视图下，将插入符置于分隔符上按Delete

2、文档分节

步骤：（1）定位分节的位置

（2）插入——分隔符——分节符的类型

要在文档中设置不同方向的文档:

在该页的前面加一个分页符，在该页的后面加一个分节符，文件——页面设置——页边距——方向——应用于——本节

删除分节符，需切换到“普通”视图中，插入符置于分节符上按Delete

使用样式和模板

一、常用的使用样式分为四类：

段落样式、字符样式、表格样式、列表样式

1、使用字符样式

步骤：选定要应用的字符样式的文本；格式——样式

2、使用段落样式

方法：（1）通过“格式”工具栏应用段落样式（要应用的样式在“样式”下拉列表没有，可按Shift,在单击“样式”，即可显示所有样式。（2）通过“样式和格式”的任务窗格应用段落样式

二、自定义样式

1、创建字符样式步骤：格式——样式和格式——新样式

2、创建段落样式步骤：选中——格式——新样式

3、修改样式步骤：格式——样式——右击——修改

4、删除样式步骤：格式——样式——右击——删除

VB数据库分页显示记录实例

vb数据库分页显示记录实例 dadaV20190503 一、准备工作 1、添加控件DateGrid、2个TextBox(TxtPageSize、txtPageMsg) 2、打开Access（创建表：系统用户；字段：用户名，身份，口令）效果图二、原理（1）利用记录集的分页特性进行记录分页（2）使用DataGrid控件的数据绑定功能显示分页后的记录 1、设计分析记录集的PageSize属性用于设置或返回一个记录也中可包含的记录个数，其默认值为10.显示当前记录页数据有两个方法；方法1：使用DataGrid控件。DataGrid控件会显示记录集中的全部数据，所以不能直接将分页的记录集绑定到DataGrid控件，可以讲当前记录也中的记录复制到一个新的记录集中，再将其绑定到DataGrid控件，便可显示当前记录页数据；方法2：使用MSFLexGrid控件，MSFLexGrid控件可在设计时将其绑定到Data控件，在运行时，则可通过设置控件的TextMatrix属性来显示数据。 2、技术要领 1）记录集的分页特性 PageSize属性：设置或返回一个记录页中可包含的记录个数，其默认值为10； PageCount属性：返回一个记录集的记录页总数； AbsolutePage属性：设置或返回当前记录页编号；

2）DataGrid控件 DataGrid控件使用代表记录的行和列来显示数据，并允许对数据进行修改，对数据的修改可以自动保存； DataGrid控件绑定到数据源之后，可自动从数据源中获得数据。DataGrid控件的列与数据源记录集的字段个数相同，而行数则与记录集的个数相同，DataGrid控件还可以将记录集字段名称自动显示为列的名称。注:使用时可将DataGrid控件的DataSource属性设置为ADOData控件或Recordset对象完成数据绑定。 DataGrid控件为外部ActiveX控件，使用前需要将其添加到工程中，其部件名称为MicrosoftDataGridControl6.0 3）MSFlexGrid控件 MSFlexGrid控件和DataGrid控件类似，都是以行列方式显示数据。MSFlexGrid控件可在设计时将其绑定到Data控件，运行时，如果设置控件的DataSource属性则会出错。此时可通过设置控件的TextMatrix属性来显示数据。 MSFlexGrid控件的相关属性 Cols属性：设置和返回控件的列数； Rows属性：设置和返回控件的行数； TextMatrix属性：设置和返回控件任意单元格的文本内容； MSFlexGrid控件为外部ActiveX控件，使用前需要将其添加到工程中，其部件名称为MicrosoftMSFlexGridControl6.0； 4）ADO常用方法Append 功能：将对象追加到集合中，如果集合是fields，可以先创建field对象然后再将其追加到集合中。格式：1、collection.appendobject Collection:集合对象 Object：对象变量，代表所要追加的对象例1： Dim objcmd as new command Dim Parm as new Parameter ‘创建新的Parameter对象 Set Parm=objCmd.creadParameter(“用户名”,adVarChar,adParamInput,10) ‘将Parm追加到Parameters集合中 Objcmd.Parameters.append Parm 格式：2、fields.Appendname,type,definedsize,attrib Name:字符串，新field对象名称，不得与fields中的任何其它对象同名； Type：新字段的数据类型，其默认值为adEmpty； Definedsize：可选，指示新字段定义大小，默认definedsize未指定；

大数据量报表展现系统建设方案

大数据量报表展现系统开发方案 ----三期延续开发一、目标与需求该系统提出将信息中心建设成为数据集散中心、报表处理中心和决策辅助支持中心，成为信息资源管理体系的中心和枢纽。将分散在各个业务处理系统中的数据归集起来，为各级机构提供数据提取和查询服务；开发管理信息平台系统，实现综合查询与分析，实现综统报表、监管报表、业务报表等统计信息的共享，建立联动查询统计。依据总体规划，借鉴经验，广泛征求意见后，提出立项开发数据分析系统，拟实现下列目标： 1、进一步的完善业务信息库，通过建立逻辑数据模型，按主题整合业务数据，并建立适合各类专题分析需要的数据集市，形成企业级中央数据仓库，以中央数据仓库为纽带完成业务数据向管理信息的过渡； 2、“工预善其事，必先利其器”，引进ETL、前端信息展现工具、系统集成门户等先进的数据仓库和商业智能解决方案，进一步完善管理信息平台技术架构，实现对数据的深层次挖掘，为各级信息使用者提供先进适用的分析管理工具，为管理部门提供个性化纯WEB信息展示平台； 3、优化全报表生成、报送、管理和使用体系，凡是数据仓库可以生成的报表由系统自动生成，实现资产负债分析、经营业绩分析、客户分析、风险分析和财务分析五个方面的专题统计分析，并为将来

引进决策分析模型进行决策支持奠定基础。鉴于在项目整体开发阶段由于企业的自身业务调整和变化，特别是对前期调研所拟定的业务蓝图及相关开发计划进行了范围扩大的调整。导致前两期项目开发工作只完成其中一部分，在甲方的要求下此项目增加的开发范围作为三期工程（不排除报表业务继续扩大，项目需求继续扩大的可能），同时沿用此方案并需达到此方案中既定的目标来完成项目整体，且此项目需在本期结束后进入维护期。二、应用范围针对用户的不同级别，分别满足业务人员、管理人员、高级管理人员以及决策者对信息的不同要求。三、与其他系统的关系数据挖掘系统项目完成后管理信息平台的系统架构将如下图所示，管理信息平台系统架构从大的方面可以分为两个部分：数据仓库和商业智能。数据仓库以方便查询为目的，打破关系型数据库理论中标准泛式的约束，将业务数据库的数据重新组织和整理，为查询，报表，联机分析等提供数据支持。数据仓库建立起来后，定期的数据装载(ETL)成为数据仓库系统一个主要的日常工作。

使用分页方式读取超大文件的性能试验

使用分页方式读取超大文件的性能试验（注：本文使用FileStream类的Seek()和Read()方法完成文件读取，未使用特别读取方式。）我们在编程过程中，经常会和计算机文件读取操作打交道。随着计算机功能和性能的发展，我们需要操作的文件尺寸也是越来越大。在.NET Framework中，我们一般使用FileStream来读取、写入文件流。当文件只有数十kB或者数MB时，一般的文件读取方式如Read()、ReadAll()等应用起来游刃有余，基本不会感觉到太大的延迟。但当文件越来越大，达到数百MB甚至数GB时，这种延迟将越来越明显，最终达到不能忍受的程度。通常定义大小在2GB以上的文件为超大文件（当然，这个数值会随着科技的进步，越来越大）。对于这样规模的文件读取，普通方法已经完全不能胜任。这就要求我们使用更高效的方法，如内存映射法、分页读取法等。内存映射（Memory Mapping）内存映射的方法可以使用下面的Windows API实现。 LPVOID MapViewOfFile(HANDLE hFileMappingObject, DWORD dwDesiredAccess, DWORD dwFileOffsetHigh, DWORD dwFileOffsetLow, DWORD dwNumberOfBytesToMap); 虽然使用方便，但使用上限制较多，比如规定的分配粒度（W indows下通常为64KB）等。下面贴出内存映射法实例代码供参考，但本文不做进一步讨论。内存映射法（使用MapViewOfFile）分页读取法（Paging）另外一种高效读取文件的方法就是分页法，也叫分段法（Segmentation），对应的读取单位被称作页（Page）和段（Segment）。其基本思想是将整体数据分割至较小的粒度再进行处理，以便满足时间、空间和性能方面的要求。分页法的概念使用相当广泛，如嵌入式系统中的分块处理（Blocks）和网络数据的分包传输（Packages）。在开始研究分页法前，先来看看在超大文件处理中，最为重要的问题：高速随机访问。桌面编程中，分页法通常应用于文字处理、阅读等软件，有时也应用在大型图片显示等方面。这类软件的一个特点就是数据的局部性，无论需要处理的文件有多么大，使用者的注意力（也可以称为视口ViewPort）通常只有非常局部的一点（如几页文档和屏幕大小的图片）。这就要求了接下来，我们要找到一种能够实现高速的随机访问，而这种访问效果还不能和文件大小有关（否则就失去了高速的意义）。事实上，以下我们研究的分页法就是利用了「化整为零」的方法，通过只读取和显示用户感兴趣的那部分数据，达到提升操作速度的目的。

大数据报表优化问题

大数据报表优化问题方法一、优化设计器的配置，方法如下：在reportconfig.xml里面，您可以修改一下信息优化，单元格数，并发数等。 D:\润前报表\webapps\demo\WEB-INF 这个路径下的reportconfig.xml。 1）maxCellNum 当前报表系统能运算的最大单元格数，能够动态控制并发数。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这些数值可以设得越大，但最多建议不要超过2000000。设置为-1 ，表示为无限大。 2）maxConcurrentForReport表示报表WEB应用中服务器可以同时计算的报表的个数，以便有效控制服务器的内存使用量。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这些数值可以设得越大，但最多建议不要超过100。 3）maxWaitForReport表示报表WEB应用中服务器可以等待计算的报表的个数，以便有效控制服务器的内存使用量。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这个数值可以设得越大，但最多建议不要超过100。 maxWaitTimeForReport表示内存溢出后，最长等待多久才允许新任务访问，以秒为单位，一般建议为30。 4）另外在D:\润前报表\bin 下startup.bat 里面可以修改设计器使用内存，可以根据计算机性能配置。Xms512m -Xmx1024m 这里一般改成1024 1024 startdemo.bat是设置ie浏览时的内存。方法二、利用tag标签对报表进行分页运算和输出，您可以参考下《应用开发教程》--》2.6.3 autobig分页。在一页一页计算报表的基础上，然后一页一页输出到文件。即在输出到文件时判断一下该文件是否有内容，如果有，则追加到后面。实现方法：1）调API接口按常规的办法计算报表，获得结果报表iReport 2）调用ReportUtils.exportToText( OutputStream os, IReport report )方法即可实现流式输出到txt 文件方法二需要将jar包更新，否则会提示autobig标签未定义错误。

Excel的分页合计

Excel的分页合计 2006-09-1112:05:48 第一步：打开需要分页合计的工作表——“预算”工作表，按住Ctrl键拖动“预算”工作表标签复制出另一张工作表“预算（2）”，右击其标签重命名为“分页小计”。在“分页小计”工作表A1单元格输入＝预算！A1，选中A1单元格进行复制，再选中全部有字的区域（假设为A1：L100），执行“编辑→选择性粘贴”选项，选中“公式”确定后进行粘贴。从菜单栏的“工具→选项→视图”中取消“零值”选项前的“√”。这样可以得到一张与原表完全一样的表格，连数据也会随原表更改。第二步：执行“文件→打印预览”选项，确认一页中要打印多少行数据（计算时只计数据行不含表题），例子中的表格是每页12行。执行“文件→页面设置→工作表”选项，在“顶端标题行”中输入$1:$3，设置重复标题行为1:3行。插入分页小计第一步：在最后一列后面增加一列（K列），输入标题为页码，在下面的K4单元格输入公式为=IF(J4＝"","",INT(（ROW()-3）/12)+1)，把公式复制到K列的各个单元格中（见图1）。公式中的12为每页可打印的行数，（ROW()-3）中的3为表头所占的行数。第二步：选中全部数据区域，包括我们增加的K列（例：A3:K100）。执行“数据→分类汇总”选项，在弹出“分类汇总”窗口中设置“分类字段”为页码、“汇总方式”为求和，在“选定汇总项”中选中要汇总的项目（注意：页码也一定要选中），并选中下面的“每组数据分页”和“汇总结果显示在数据下方”复选项，如图2所示。单击“确定”按钮后就可以看到分页小计和合计了，不过在此的分页小计显示为：1 汇总、2 汇总……。还要再执行“编辑→替换”选项，查找“* 汇总”替换为“分页小计”把它改成分页小计。分页小计所在列不够宽时右侧文字会被遮住，此时只要选中小计所在列(E列)设置为右对齐即可解决，过多的文字会自动往左跨列显示（见图3）。打印及维护最后右击K列列标选择“隐藏”把K列隐藏起来就可以进行打印了。以后改变数据，只要没有增加数据行就不需要再修改了，你完全可以直接打印。当然如果增加了数据行也没问题，只要通过执行“数据→分类汇总”选项，单击“全部删除”按钮删除已有汇总，然后再重复第二步分类汇总即可。如果原“预算”工作表中进行了删除或插入行操作，那么我们将不得不重复全部的公式复制和分页小计操作。所以如你要处理的表格经常需要删除或插入行，那么还是直接在原表上按第二步骤进行设置会更方便，反正全部也只有两步而已，只是在打印后还要删除分页汇总就是了。操作中需要注意什么 1.分类汇总时，必须选中要汇总的区域进行设置，否则最下面无数据的空行也会列入汇总。因为左侧无数据时K列中的相应单元格虽然为空但单元格中毕竟有公式并非空白。当然如果你一开始是通过双击K2单元格的填充柄进行公式复制的话，那么它只会填充到左侧有数据的单元格中，也就没这问题了。不过那样做以后增加数据时就得重新复制K列的公式，也不见得会更方便，可按表格的用途决定使用哪一种填充。 2.若只想要分页小计的数据而不需要多余的文字，那么分页汇总时，只要在汇总项中不选中“页码”，这些1 汇总、2 汇总…等字就可在最后和K列一起被隐藏起来。此外，如果你想直接在指定位置填写“分页小计”也行，首先分类汇总时汇总项中不要选中“页码”，然后选中要填写的C列中全部数据区域（例：C4:C109），单击菜单栏的“编辑/定位…”，在弹出的“定位”窗口中单击“定位条件”按钮，在定位条件窗口中选中“空白”选项，单击确定按钮。这样选中的就是全部分页小计所在行的空白单元格。然后输入“分页小计”4个字再按Ctrl+回车

数据库分页SQL语句

数据库分页SQL语句博客分类：数据库数据库分页语句 SQL Server --------------------------------------------------------------------------------- 从数据库表中的第M条记录开始取N条记录，利用Top关键字：注意如果Select语句中既有top，又有order by，则是从排序好的结果集中选择： SELECT * FROM ( SELECT Top N * FROM (SELECT Top (M + N - 1) * FROM 表名称 Order by 主键 desc) t1 ) t2 Order by 主键 asc 例如从表Sys_option（主键为sys_id)中从10条记录还是检索20条记录，语句如下： SELECT * FROM ( SELECT TOP 20 * FROM (SELECT TOP 29 * FROM Sys_option order by sys_id desc) t1) t2 Order by sys_id asc Oralce数据库 -------------------------------------------------------------------------------- 从数据库表中第M条记录开始检索N条记录 SELECT * FROM (SELECT ROWNUM r,t1.* From 表名称 t1 where rownum < M + N) t2 where t2.r >= M 例如从表Sys_option（主键为sys_id)中从10条记录还是检索20条记录，语句如下： SELECT * FROM (SELECT ROWNUM R,t1.* From Sys_option where rownum < 30 ) t2 Where t2.R >= 10 如果你对Oracle数据库分页不是很熟悉的话，本页后面有专门对Oracle分页技术的讲解。 My sql数据库 --------------------------------------------------------------------------------------------- My sql数据库最简单，是利用mysql的LIMIT函数,LIMIT [offset,] rows从数据库表中M条记录开始检索N条记录的语句为：

大数据量时提高分页的效率

导言如我们在之前的教程里讨论的那样,分页可以通过两种方法来实现: ?默认分页–你仅仅只用选中data Web control的智能标签的Enable Paging ; 然而,当你浏览页面的时候,虽然你看到的只是一小部分数据,ObjectDataSource 还是会每次都读取所有数据 ?自定义分页–通过只从数据库读取用户需要浏览的那部分数据,提高了性能. 显然这种方法需要你做更多的工作. 默认的分页功能非常吸引人,因为你只需要选中一个checkbox就可以完成了.但是它每次都读取所有的数据,这种方式在大数据量或者并发用户多的情况下就不合适.在这样的情况下,我们必须通过自定义分页来使系统达到更好的性能. 自定义分页的一个重点是要写一个返回仅仅需要的数据的查询语句.幸运的,Microsoft SQL Server 2005 提供了一个新的keyword,通过它我们可以写出读取需要的数据的查询.在本教程里,我们将学习在GridView里如何使用Microsoft SQL Server 2005 的这个新的keyword来实现自定义分页.自定义分页和默认分页的界面看起来一样,但是当你从一页转到另一页时,在效率上差了几个数量级. 注意:自定义分页带来的性能提升程序取决于数据的总量和数据库的负载.在本教程的最后我们会用数据来说明自定义分页带来的性能方面的好处.

第一步: 理解自定义分页的过程给数据分页的时候,页面显示的数据取决于请求的是哪一页和每页显示多少条.比如,想象以下我们给81个product分页,每页显示10条.当我们浏览第一页时,我们需要的是product 1 到product 10.当浏览第二页时,我们需要的是product 11 到product 20,以次类推. 对于需要读取什么数据和分页的页面怎么显示,有三个相关的变量: ?Start Row Index –页面里显示数据的第一行的索引; 这个值可以通过页的索引乘每页显示的记录的条数加1得到. 例如, 如果一页显示10条数据, 那么对第一页来说(第一页的索引为0), 第一行的索引为0 * 10 + 1, or 1; 对第二页来说 (索引为1), 第一行的索引为1 * 10 + 1, 即11. ?Maximum Rows –每页显示的最多记录的条数. 之所以称为“maximum” rows 是由于最后一页显示的数据可能会比page size要小. 比如, 当以每页10 条记录来显示81条时, 最后一页也就是第九页只包含一条记录. 没有页面显示的记录条数会大于Maximum Rows 的值. ?Total Record Count –显示数据的总条数. 不需要知道页面显示什么数据,但是记录总数会影响到分页. 比如, 如果对81条product记录分页,每页10条,那么总页数为9. 对默认分页来说,Start Row Index是由页索引和每页的记录数加1得到,Maximum Rows 就是每页的记录数.使用默认分页时,不管是呈现哪页的数据,都是要读取全部的数据,所有每

图书资料分页显示

题目：图书资料分页显示一、语言和环境 A 实现语言 Java B 环境要求 JDK1.6、MyEclipse5.5、Tomcat5.5、SQL Server2005 二、功能要求图书资料信息查询系统主要的功能为实现图书信息列表的分页显示，现要求使用JSP+JDBC技术实现该功能，数据库使用SQL Server2005。要实现的功能如下： 1.默认打开图书信息列表首页，如图1所示。图-1 图书信息列表 2.当用户点击“下一页”按钮后，系统能够根据当前显示页跳转到下一页进行显示，如图2所示。

图-2 点击“下一页” 3.当显示第一页时，用户再次点击“上一页”按钮，页面不会进行跳转，始终停留在第一页。当显示到最后一页时，用户再次点击“下一页”按钮，页面不会进行跳转，始终停留在最后一页。三、数据库设计数据库名称及要求：数据库名称ebook 四、推荐实现步骤 1.建立数据库和数据表,并且添加测试数据; 2.使用MyEclipse创建web项目eBook，导入数据库驱动包，在源文件夹中创建3 个包：entity包用于存放实体类，dao包用于存放数据访问类，operator包用于存放业务操作类; 3.创建实体类：BookInfo.java A.参考bookInfo表编写属性 B.编写各属性的setter/getter方法。 4.创建Base基类：BaseDao.java 包含基本数据库资源的获取、释放操作

5.创建operator类：Operator.java A.编写方法getBookList(int page,int pageSize)，用于按照页数和每页显示的记录数进行图书查询。 B.编写方法getAllPages(int pageSize),根据每页显示的记录数，返回总页数。 6.创建JSP：infoList.jsp A.要求使用CSS控制页面效果 B.编写小脚本，获取需要显示的页数。 C.调用Operator类的getAllPages方法，得到总页数，并根据当前页数计算出上一页和下一页的页数。 D.使用小脚本，确定每页显示的记录数，调用Operator类的getBookList方法，返回相应页面的显示数据。 7.测试程序，调试运行成功后，分离数据库文件与代码文件一同提交。五、注意事项 1.请注意界面美观，控件摆放整齐; 2.请注意代码的书写、命名符合规范，在代码中添加必要的注释; 3.请注意操作数据库时进行必要的异常处理。

大数据功能模块概要设计-V1.1Word版

第1章系统总体架构

第2章通用组件 2.1 基础页面组件前端页面JS框架，采用jquery为基础开发框架；为考虑对IE6，7，8的兼容性；建议版本为：1.7.2；基于jquery的UI框架，目前流行的有：easyui 、jquery ui 、dwz；这三个各有一部分对基础页面组件的支持；（考虑到这些基础UI框架可能存在的不兼容性，建议只选择一个，对于UI框架不支持的组件，另外选择开源提供）对于常用的基础页面组件选型如下：

2.2 基础技术组件

2.3 基础类库 J2EE服务端开发所需要的基础类库包括： apache-common 对基础类的一些扩展；包括了：commons-beanutils.jar \ commons-collections.jar \ commons-fileupload.jar \ commons-io.jar \ commons-lang.jar \ commons-lang3.jar \ commons-logging.jar json-lib 对json数据格式的解析、封装；提供将json字符串，到Bean或者List的转换；或者将Bean或者List转换为 json字符串； junit 进行单元测试的基础包；建议使用 junit4 struts2 / spring mvc MVC 的 C 层的选型 spring 业务处理逻辑层，建议使用spring3.0以上版本； ibatis / mybatis/ hibernate ORM层的选型

第3章选型 3.1 中间件商业：weblogic、webshpere 开源：jboss、jetty、tomcat 对于中间件有要求：部署的时候，需要支持jdk6.0；如果是weblogic建议使用10.3以上版本，采用sun-jrocket的jdk; websphere 要求6.1以上版本； 3.2 数据库 3.2.1 关系型 Oracle / MySQL; 如果是oracle，要求10g以上版本，并且已经升级地理数据库 3.2.2 NoSQL mongodb / hadoop / hive /hbase /memcached/redis 3.3 底层开发框架 3.3.1 Java 服务端开发框架 struts2 + spring3+ ibatis (?mybatis)? spring3+ibatis (?mybatis) ?

海量数据库的查询优化及分页算法方案

海量数据库的查询优化及分页算法方案随着“金盾工程”建设的逐步深入和公安信息化的高速发展，公安计算机应用系统被广泛应用在各警种、各部门。与此同时，应用系统体系的核心、系统数据的存放地――数据库也随着实际应用而急剧膨胀，一些大规模的系统，如人口系统的数据甚至超过了1000万条，可谓海量。那么，如何实现快速地从这些超大容量的数据库中提取数据（查询）、分析、统计以及提取数据后进行数据分页已成为各地系统管理员和数据库管理员亟待解决的难题。在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构： CREA TE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen是红头文件表名 [Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , --本表的id号，也是主键 [title] [varchar] (80) COLLA TE Chinese_PRC_CI_AS NULL , --红头文件的标题 [fariqi] [datetime] NULL , --发布日期 [neibuY onghu] [varchar] (70) COLLA TE Chinese_PRC_CI_AS NULL , --发布用户 [reader] [varchar] (900) COLLA TE Chinese_PRC_CI_AS NULL , --需要浏览的用户。每个用户中间用分隔符“,”分开 ) ON [PRIMARY] TEXTIMAGE_ON [PRIMARY] GO 下面，我们来往数据库中添加1000万条数据： declare @i int set @i=1 while @i<=250000 begin insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-2-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科','这是最先的25万条记录') set @i=@i+1 end GO declare @i int set @i=1 while @i<=250000 begin insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-9-16','办公室','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是中间的25万条记录') set @i=@i+1 end GO declare @h int set @h=1 while @h<=100 begin

大数据分析教程——制作数据报告的流程

大数据分析教程——制作数据报告的流程上图中可以很清楚的看到，一个数据报告（副本）依据需求不同，有普通难度（蓝->橙->绿->红），也有英雄难度（蓝->橙->绿+黄->红），这次我们先讲普通难度的攻略，英雄难度放到下次讲。普通难度的数据报告要经历7个步骤：Step 1：目标确定这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的，但第一次的数据报告中，需要你自己来提出并确定目标。选择目标时，请注意以下几点： 1、选择一个你比较熟悉，或者比较感兴趣的领域/行业； 2、选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点； 3、确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容（论坛帖子，用户点评等）。逐一分析上面三个注意点：

1、选择熟悉/感兴趣的领域/行业，是为了保证你在后续的分析过程中能够真正触及事情的本质——这一过程通常称为洞察——而不是就数字论数字； 2、选择细分领域/行业作为切入点，是为了保证你的报告能够有一条清晰的主线，而非单纯堆砌数据； 3、确定公开数据/UGC内容，是为了保证你有数据可以分析，可以做成报告，你说你是个军迷，要分析一下美国在伊拉克的军事行动与基地组织恐怖活动之间的关系……找到了数据麻烦告诉我一声，我叫你一声大神…… 不管用什么方法，你现在有了一个目标，那么就向下个阶段迈进吧。 Step 2：数据获取目标定下来了，接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点，那么你现在会很明确要找哪些数据。如果现在你还不确定自己需要哪些数据，那么……回到第一步重来吧。下面我总结一下，在不依赖公司资源，不花钱买数据的情况下，获取目标数据的三类方法： 1、从一些有公开数据的网站上复制/下载，比如统计局网站，各类行业网站等，通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。举例：要找汽车销量数据，在百度输入“汽车销量数据查询”关键字，结果如下：

ASP数字分页显示代码实例

ASP数字分页显示代码实例网站建设ASP初级程序员基本技能--数字分页显示
数据库mdb内容:表名=Diary;字段1=DiaryID int;字段2=DiaryName nvarchar;字段3=DiaryDate datetime <% 'On Error Resume Next Set Conn=Server.CreateObject("ADODB.Connection") 'ConnStr="Provider=SQLOLEDB;Data Source=Chinadad;Initial Catalog=Chinadad;UID=sa;PWD=;" 'ConnStr="Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)};DBQ="&Server.MapPath("\")&"\Diary.mdb" ConnStr="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source="&Server.MapPath("\")&"\Diary.mdb" ''Response.Write ConnStr&"

" Conn.Open ConnStr Set Rs=Server.CreateObject("ADODB.Recordset") sql="Select * from Diary order by DiaryID desc" Rs.Open sql,Conn,1,1 n=0 if not rs.eof then PageSize=10 Rs.PageSize=PageSize RecordCount=Rs.RecordCount PageNo=Request("PageNo") if PageNo="" then PageNo=1 elseif PageNo<=0 then PageNo=1 else PageNo=cint(PageNo) if PageNo>rs.PageCount then PageNo=rs.PageCount

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

如何处理大数据量的查询

J2EE综合：如何处理大数据量的查询 2005-07-14 08:00 来源:网管之家https://www.360docs.net/doc/2b11719321.html, 字体:[大中小] 在实际的任何一个系统中，查询都是必不可少的一个功能，而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个关键指标，尤其是当数据量变得越来越大时，于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题。本文将从数据及数据查询的特点分析出发，结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围，来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计。 V alue List Handler模式及其局限性在J2EE应用中，对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验，比如Value List Handler 设计模式就是其中非常经典的一个，见图1。该模式创建一个ValueListHandler对象来控制查询的执行以及结果集的缓存，它通过DAO(Data Access Object)来执行查询，并将数据库返回的结果集（传输对象Transfer Object的集合）缓存起来，接下来的客户端查询请求将直接从缓存中获得。它的特点主要体现在两点：服务器端缓存数据，每次只返回客户端本次操作所需的数据，通过这两个措施来减少数据库的访问次数以及增加客户端的响应速度，达到最优的查询效果。当然，这里面隐含一个前提就是客户端采用分页的方式来浏览数据。关于该模式的详细介绍，请参考[Core J2EE Patterns]一书。图1：Value List Handler类图文章转载自网管之家：https://www.360docs.net/doc/2b11719321.html,/plus/view.php?aid=21749 但是在实际的应用过程中，会发现该模式存在一定的局限性，其实可以说是该模式应用具有一些前提条件： 1、由于缓存是以内存来换性能，这对于小数据量会工作得很好，但是如果结果集很大，内存消耗将会非常严重。同时，消耗在处理结果集上的时间也会越来越长，比如要循环读取记录集中的数据，然后依次填充每个传输对象，想想看几百万条数据这样处理起来肯定让人不能忍受。过长的处理时间不仅降低反应速度，同时还会占用宝贵的数据库连接资源，造成其它地方无连接可用。虽然，在DAO模式中利用CachedRowSet，Read Only RowSet ，RowSet Wrapper List等策略（详见参考资料）来代替Transfer Object Collection策略，有效地提高了处理速度，但是仍然存在着在大集合数据中进行定位、遍历等问题。试想一想，即

使用ListView控件和DataPager实现数据分页显示

使用ListView数据绑定控件和DataPager实现数据分页显示为什么使用ListView+DataPager的方式实现分页显示？提供的诸多数据绑定控件，每一种都有它自己的优点和缺点。如果需要对数据进行操作，如果数据量不大的情况下，DataList和GridView是最好的选择，但是他们会生产额外的

标签。如果只是罗列出来一些简单的数据，出于对性能的考虑，repeater必然是首选。当然ListView和DataPager的组合必将是开发中的黄金组合，无论从性能上和功能实现上都是很棒的控件。扩展性强，灵活度高：ListView控件集成了DataGrid、DataList、Repeater和GridView 控件的所有功能。它可以像Repeater控件那样，让我们在控件内写任何HTML代码。 .NET 中给我们提供的新数据绑定控件ListView和DataPager，可以说，ListView就是DataGrid和Repeater的结合体，它既有Repeater控件的开放式模板，又具有DataGrid控件的编辑特性。这绝对是一个可以引起你兴趣的好东东，因为它给你提供了比DataGird丰富得多的布局手段，同时又具有DataGrid 的所有特性。具有分页功能：ListView控件本身并不提供分页功能，但是我们可以通过另一个控件– DataPager来实现分页的特性。把分页的特性单独放到另一个控件里，会给我们带来很多好处，比如说可以让别的控件使用它，又比如说我们可以把它放在页面的任何地方。实质上，DataPager就是一个扩展ListView分页功能的控件。 ListView控件 ListView是用来显示数据的，它的使用类似于Repeater控件。ListView控件中有n多模板，出示如下： ·LayoutTemplate ·ItemTemplate ·AlternatingItemTemplate ·SelectedItemTemplate ·EmptyItemTemplate ·EmptyDataTemplate ·ItemSeparatorTemplate ·GroupTemplate ·GroupSeparatorTemplate ·EditItemTemplate ·InsertItemTemplate

分页的实现原理,分页的实现步骤

分页的实现原理: 1.获得需要显示的总的记录数rowCount—》从数据库中取 2.设定每页最多显示的记录数size—》10 3.指定显示的页码：num 作为参数得到 4.根据rowCount,size,num可计算出其余的元素： a)本页面从多少行记录开始：startRow = (this.num-1) * size ; b)共有多少页：pageCount = (int) Math.ceil((double)rowCount/size); c)下一页：next=Math.min( this.pageCount, this.num+1) d)上一页：prev = Math.max(1 , this.num-1) e)页号控制元素： numCount：每页最多显示多少页号。(一共显示numCount+1个页号) start = Math.max(this.num-numCount/2, first); //本页显示页号从多少页开始 end = Math.min(start+numCount, last); //本页显示页号在多少页结束页号控制： if(end-start < numCount){ //当本页总显示的页号数不够numCount时，如何计算起始页号。 start = Math.max(end-numCount, 1); } 分页实现步骤： 1.将Page类引入。需要自己修改的可自行修改。 package com.puckasoft.video.util; public class Page { private int num; //当前页号, 采用自然数计数 1,2,3,... private int size; //页面大小:一个页面显示多少个数据 private int rowCount;//数据总数：一共有多少个数据 private int pageCount; // 页面总数 private int startRow;//当前页面开始行, 第一行是0行 private int first = 1;//第一页页号 private int last;//最后页页号 private int next;//下一页页号 private int prev;//前页页号 private int start;//页号式导航, 起始页号 private int end;//页号式导航, 结束页号 private int numCount = 10;//页号式导航, 最多显示页号数量为numCount+1;这里显示11页。 public Page(int size, String str_num, int rowCount) { int num = 1; if (str_num != null) { num = Integer.parseInt(str_num);

大数据开发运用的常用技术

大数据开发运用的常用技术大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。想要学好大数据需掌握以下技术： 1. Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的！ 2.Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。 3. Hadoop Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop 高级管理等相关技术与操作！ 4. Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce 任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。 5. Avro与Protobuf Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。 6.ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。 7. HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。 8.phoenix phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。