C#知识.docx
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C#知识
Items介绍和作用
Items是DataGridItem的集合,可以遍历当前DataGrid中显示数据的DataGridItem。
5.1、DataGridItem
每一个DataGridItem就是DataGrid中显示的一行,其中包括:
HeaderDataGrid控件的标题部分
ItemDataGrid控件中的项
AlternatingItemDataGrid控件中的交替项
SelectedItemDataGrid控件中的选定项(由SelectedIndex设置,通过SelectedItem属性或者Items[SelectedIndex]来读取)
EditItemDataGrid控件中处于编辑状态的项(由EditItemIndex设置,通过Items[EditItemIndex]来读取)
SeparatorDataGrid控件中项之间的分隔符
FooterDataGrid控件的脚注部分
PagerDataGrid控件的页选择节
注意,DataGrid的Items属性中不会包含Header、Footer、Pager这三类DataGridItem的。
5.1.1、DataGridItem的属性
ItemIndex——得到行在Items中的索引
ItemType——返回行的类型,也就是上面列出的Header、Item、...、Pager
Cells——返回行包含的所有TableCell(不管是显示声明的,还是自动生成的,不管是可以看见的,还是隐藏掉的),通过TableCell,可以读取Cell中显示的文本、包含的控件
严重注意:
只有BoundColumn列和自动生成列,才可以通过TableCell.Text属性读取显示的文本。
HyperLinkColumn、ButtonColumn、EditCommandColumn都需要将目标控件转换成相应的控件。
比如:
假设DataGrid的第一列声明如下
HyperLinkColumnDataTextField="au_id"HeaderText="au_id"DataNavigateUrlField="au_id"DataNavigateUrlFormatString="Edit.aspx? id={0}">
HyperLinkColumn>
读取的时候可以用:
//Items[0]表示第一行,Cells[0]表示第一列,Controls[0]表示Cell中的第一个控件(也只有这个控件可以用)
HyperLinklink=(HyperLink)DataGrid1.Items[0].Cells[0].Controls[0]);
Response.Write(link.Text);
至于模板列(TemplateColumn),当然也可以通过DataGrid1.Items[i].Cells[j].Controls[n]来获取,然后转换成原来的控件类型再操作,但是还有个更好的办法,就是用FindControl来查找控件。
FindControl是System.Web.UI.Control的方法,可以根据子控件ID来查找子控件
比如:
假设DataGrid的某一列声明如下
TemplateColumn> TextBoxRunat="server"ID="txtID"Text='<%#DataBinder.Eval(Container.DataItem,"au_id")%>'> TextBox>
TemplateColumn>
读取方法:
TextBoxtxt=(TextBox)DataGrid1.Items[1].FindControl("txtID");
Response.Write(txt.Text);
注意:
DataList中是没有Cell的
ListItemType.Item的意思
e.Item.ItemType==ListItemType.AlternatingItem||e.Item.ItemType==ListItemType.Item的意思
1.(e.Item.ItemType==ListItemType.Item||e.Item.ItemType==ListItemType.AlternatingItem)
----指触发对象的类型是DadaList里的基本行或是替换行(简单的说是DataList里的所有数据项内容)
2.e.Item.ItemType==ListItemType.Header-----指触发对象的类型是DadaList里的标题行的内容
进行判断以后,可以对相应的数据对象进行操作
ListItemType枚举 [C#]请参见
System.Web.UI.WebControls命名空间|DataGridItem.ItemType|DataListItem.ItemType|RepeaterItem.ItemType
要求
命名空间:
System.Web.UI.WebControls
全部显示
指定列表控件中项的类型。
备注
ListItemType 枚举表示可以包含在列表控件中的不同项,例如DataGrid、DataList和Repeater。
典型的列表控件由包含此枚举所表示的元素的单元格组成。
成员
成员名称 说明
AlternatingItem 交替(从零开始的偶数索引)单元格中的项。
它是数据绑定的。
EditItem 列表控件中当前处于编辑模式的项。
它是数据绑定的。
Footer 列表控件的页脚。
它不是数据绑定的。
Header 列表控件的页眉。
它不是数据绑定的。
Item 列表控件中的项。
它是数据绑定的。
Pager 页导航,显示定位到与DataGrid控件关联的不同页的控件。
它不是数据绑定的。
SelectedItem 列表控件中的选定项。
它是数据绑定的。
Separator 列表控件中项之间的分隔符。
它不是数据绑定的。
(e.Item.ItemType==ListItemType.Item||e.Item.ItemType==ListItemType.AlternatingItem)
是判断项是控件内容中的项或交插项
“e.Item.ItemType==ListItemType.Header”
是判断项是不是控件的表头
介绍MSChart的常用属性和事件
介绍MSChart的常用属性和事件
MSChart的元素组成
最常用的属性包括
ChartAreas:
增加多个绘图区域,每个绘图区域包含独立的图表组、数据源,用于多个图表类型在一个绘图区不兼容时。
AlignmentOrientation:
图表区对齐方向,定义两个绘图区域间的对齐方式。
AlignmentStyle:
图表区对齐类型,定义图表间用以对其的元素。
AlignWithChartArea:
参照对齐的绘图区名称。
InnerPlotPosition:
图表在绘图区内的位置属性。
Auto:
是否自动对齐。
Height:
图表在绘图区内的高度(百分比,取值在0-100)
Width:
图表在绘图区内的宽度(百分比,取值在0-100)
X,Y:
图表在绘图区内左上角坐标
Position:
绘图区位置属性,同InnerPlotPosition。
Name:
绘图区名称。
Axis:
坐标轴集合
Title:
坐标轴标题
TitleAlignment:
坐标轴标题对齐方式
Interval:
轴刻度间隔大小
IntervalOffset:
轴刻度偏移量大小
MinorGrid:
次要辅助线
MinorTickMark:
次要刻度线
MajorGrid:
主要辅助线
MajorTickMark:
主要刻度线
DataSourceID:
MSChart的数据源。
Legends:
图例说明。
Palette:
图表外观定义。
Series:
最重要的属性,图表集合,就是最终看到的饼图、柱状图、线图、点图等构成的集合;可以将多种相互兼容的类型放在一个绘图区域内,形成复合图。
IsValueShownAsLabel:
是否显示数据点标签,如果为true,在图表中显示每一个数据值
Label:
数据点标签文本
LabelFormat:
数据点标签文本格式
LabelAngle:
标签字体角度
Name:
图表名称
Points:
数据点集合
XValueType:
横坐标轴类型
YValueType:
纵坐标轴类型
XValueMember:
横坐标绑定的数据源(如果数据源为Table,则填写横坐标要显示的字段名称)
YValueMembers:
纵坐标绑定的数据源(如果数据源为Table,则填写纵坐标要显示的字段名称,纵坐标可以有两个)
ChartArea:
图表所属的绘图区域名称
ChartType:
图表类型(柱形、饼形、线形、点形等)
Legend:
图表使用的图例名称
Titles:
标题集合。
width:
MSChart的宽度。
height:
MSChart的高度。
常用事件:
Series1.Points.DataBind()
绑定数据点集合,如果要在一个MSChart控件的一个绘图区(ChartArea)内添加多个不同数据源的图表,就用这个主动绑定数据集合的方法。
可以将表中指定字段的值绑定到指定的坐标轴上。
MSChart1.DataBind()
给整个MSChart绑定一个数据源,该MSChart中的图表全部可以使用该数据源作为统计来源。
不良的sql往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。
在对
它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!
下面我将从这三个方面分别进行总结:
为了更直观地说明问题,所有实例中的sql运行时间均经过测试,不超过1秒的均表示为(<1秒)。
测试环境--
主机:
hplhii
主频:
330mhz
内存:
128兆
操作系统:
operserver5.0.4
数据库:
sybase11.0.3
一、不合理的索引设计
例:
表record有620000行,试看在不同的索引下,下面几个sql的运行情况:
1.在date上建有一个非群集索引
selectcount(*)fromrecordwheredate>'19991201'anddate<'19991214'andamount>2000(25秒)
selectdate,sum(amount)fromrecordgroupbydate(55秒)
selectcount(*)fromrecordwheredate>'19990901'andplacein('bj','sh')(27秒)
分析:
date上有大量的重复值,在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上,在范围查找时,必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
2.在date上的一个群集索引
selectcount(*)fromrecordwheredate>'19991201'anddate<'19991214'andamount>2000(14秒)
selectdate,sum(amount)fromrecordgroupbydate(28秒)
selectcount(*)fromrecordwheredate>'19990901'andplacein('bj','sh')(14秒)
分析:
在群集索引下,数据在物理上按顺序在数据页上,重复值也排列在一起,因而在范围查找时,可以先找到这个范围的起末点,且只在这个范围内扫描数据页,避免了大范围扫描,提高了查询速度。
3.在place,date,amount上的组合索引
selectcount(*)fromrecordwheredate>'19991201'anddate<'19991214'andamount>2000(26秒)
selectdate,sum(amount)fromrecordgroupbydate(27秒)
selectcount(*)fromrecordwheredate>'19990901'andplacein('bj,'sh')(<1秒)
分析:
这是一个不很合理的组合索引,因为它的前导列是place,第一和第二条sql没有引用place,因此也没有利用上索引;第三个sql使用了place,且引用的所有列都包含在组合索引中,形成了索引覆盖,所以它的速度是非常快的。
4.在date,place,amount上的组合索引
selectcount(*)fromrecordwheredate>'19991201'anddate<'19991214'andamount>2000(<1秒)
selectdate,sum(amount)fromrecordgroupbydate(11秒)
selectcount(*)fromrecordwheredate>'19990901'andplacein('bj','sh')(<1秒)
分析:
这是一个合理的组合索引。
它将date作为前导列,使每个sql都可以利用索引,并且在第一和第三个sql中形成了索引覆盖,因而性能达到了最优。
5.总结:
缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的;合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。
一般来说:
①.有大量重复值、且经常有范围查询
(between,>,<,>=,<=)和orderby、groupby发生的列,可考虑建立群集索引;
②.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;
③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列。
二、不充份的连接条件:
例:
表card有7896行,在card_no上有一个非聚集索引,表account有191122行,在account_no上有一个非聚集索引,试看在不同的表连接条件下,两个sql的执行情况:
selectsum(a.amount)fromaccounta,cardbwherea.card_no=b.card_no(20秒)
将sql改为:
selectsum(a.amount)fromaccounta,cardbwherea.card_no=b.card_noanda.account_no=b.account_no(<1秒)
分析:
在第一个连接条件下,最佳查询方案是将account作外层表,card作内层表,利用card上的索引,其i/o次数可由以下公式估算为:
外层表account上的22541页+(外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页)=595907次i/o
在第二个连接条件下,最佳查询方案是将card作外层表,account作内层表,利用account上的索引,其i/o次数可由以下公式估算为:
外层表card上的1944页+(外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页)=33528次i/o
可见,只有充份的连接条件,真正的最佳方案才会被执行。
总结:
1.多表操作在被实际执行前,查询优化器会根据连接条件,列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。
连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表;内外表的选择可由公式:
外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定,乘积最小为最佳方案。
2.查看执行方案的方法--用setshowplanon,打开showplan选项,就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息;想
看更详细的信息,需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。
三、不可优化的where子句
1.例:
下列sql条件语句中的列都建有恰当的索引,但执行速度却非常慢:
select*fromrecordwheresubstring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select*fromrecordwhereamount/30<1000(11秒)
select*fromrecordwhereconvert(char(10),date,112)='19991201'(10秒)
分析:
where子句中对列的任何操作结果都是在sql运行时逐列计算得到的,因此它不得不进行表搜索,而没有使用该列上面的索引;如果这些结果在查询编译时就能得到,那么就可以被sql优化器优化,使用索引,避免表搜索,因此将sql重写成
下面这样:
select*fromrecordwherecard_nolike'5378%'(<1秒)
select*fromrecordwhereamount<1000*30(<1秒)
select*fromrecordwheredate='1999/12/01'(<1秒)
你会发现sql明显快起来!
2.例:
表stuff有200000行,id_no上有非群集索引,请看下面这个sql:
selectcount(*)fromstuffwhereid_noin('0','1')(23秒)
分析:
where条件中的'in'在逻辑上相当于'or',所以语法分析器会将in('0','1')转化为id_no='0'orid_no='1'来执行。
我们期望它会根据每个or子句分别查找,再将结果相加,这样可以利用id_no上的索引;但实际上(根据showplan),它却采用了"or策略",即先取出满足每个or子句的行,存入临时数据库的工作表中,再建立唯一索引以去掉重复行,最后从这个临时表中计算结果。
因此,实际过程没有利用id_no上索引,并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
实践证明,表的行数越多,工作表的性能就越差,当stuff有620000行时,执行时间竟达到220秒!
还不如将or子句分开:
selectcount(*)fromstuffwhereid_no='0'
selectcount(*)fromstuffwhereid_no='1'
得到两个结果,再作一次加法合算。
因为每句都使用了索引,执行时间只有3秒,在620000行下,时间也只有4秒。
或者,用更好的方法,写一个简单的存储过程:
createproccount_stuffas
declare@aint
declare@bint
declare@cint
declare@dchar(10)
begin
select@a=count(*)fromstuffwhereid_no='0'
select@b=count(*)fromstuffwhereid_no='1'
end
select@c=@a+@b
select@d=convert(char(10),@c)
print@d
直接算出结果,执行时间同上面一样快!
总结:
可见,所谓优化即where子句利用了索引,不可优化即发生了表扫描或额外开销。
1.任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边。
2.in、or子句常会使用工作表,使索引失效;如果不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应该包含索引。
3.要善于使用存储过程,它使sql变得更加灵活和高效。
∙索引中的数据尽可能少,即窄索引更容易被选择;
∙聚集索引码要被包含在表的所有的非聚集索引中,所以聚集索引码要尽可能短;
∙建立高选择性的非聚集索引;
∙频繁请求的列上不能建立聚集索引,应该建立非聚集索引,并且要尽可能使值惟一;
∙尽可能减少热点数据。
如果频繁地对表中的某些数据进行读和写,这些数据就是热点数据,要想办法将热点数据分散;
∙监控磁盘的数据流量。
如果利用率太高,就要考虑索引列并在多个磁盘上分布数据以减少I/O;
∙在至少有一个索引的表中,应该有一个聚集索引。
包括的不同值的个数有限,返回一定范围内值的列,查询时返回大量结果的列考虑建立聚集索引;
∙分析经常使用的SQL语句的Where子句,得出经常取值的数据,考虑对这些数据列根据常见的查询类型建立索引;
∙主码如果涉及多个数据列,要将显著变化的数据列放在首位。
如果数据列的变化程度相当,将经常访问的数据列放在首位;
∙有大量重复值、且经常有范围查询。
如(between,>,<,>=,<=)、orderby、groupby发生的列,可考虑建立聚集索引;
∙SQL查询语句同时存取多列的数据,且每列都含有重复值,可以考虑建立覆盖索引,覆盖索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列;
∙索引值较短的索引具有比较高的效率,因为每个索引页上能存放较多的索引行,而且索引的级别也比较少。
所以,缓存中能防止更多的索引列,这样也减少了I/O操作;
∙表上的索引过多会影响UPDATE、INSERT和DELETE的性能,因为所有的索引必须做响应的调整。
另外,所有的分页操作都被记录在日志中,这样也会增加I/O操作;
∙一般不对经常被更新的列建立聚集索引,这样会引起整行的移动,严重影响性能;
∙查询很少或着数据很少的数据表一般不用建立索引;
∙与ORDERBY或GROUPBY一起使用的列一般使用建立聚集索引。
如果ORDERBY命令中用到的列上有聚集索引,就不会生成1个临时表,因为行已经排序。
GROUPBY命令则一定产生1个临时表;
∙当有大量的行正在被插入表中时,要避免在本表一个自然增长(例如Identity列)的列上建立聚集索引。
如果建立了聚集索引,那么INSERT的性能就会大大降低,因为每个插入的行必须到表的最后一个数据页面。
从以上这些例子可以看出,sql优化的实质就是在结果正确的前提下,用优化器可以识别的语句,充份利用索引,减少表扫描的i/o次数,尽量避免表搜索的发生。
其实sql的性能优化是一个复杂的过程,上述这些只是在应用层次的一种体现,深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统
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