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Java FlatFileItemReader性能分析
FlatFileItemReader经过测试我发现,FlatFileItemReader的性能随着文件列数的增长会变得很差。究其根源,DefaultFieldSet中的indexOf(String name)实现是主要元凶。简单来讲,通常我们会用以下的Code来把一个文件里的内容,读成一个个对象。
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-53143 
使用XmlReader读Xml
XmlDocument和XElement在读取Xml时要将整个Xml文档放到内存中去操作,这样做操作简单,但是很费内存和IO(可能是磁盘IO或者网络IO);而在有些场景下我们必须考虑尽可能节省内存和IO的开销,这时候就该XmlReader和XmlWriter出场了。 XmlReader读取Xml需要通过Read()实例方法,不断读取Xml文档中的声明,节点开始,节点内容,节点结束,以及空白等等,直
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-41858 
如何解决“已有打开的与此命令相关联的 DataReader,必须首先将它关闭。”
      这个异常相信许多的朋友都遇到过,我也经常遇到, 都是编码时大意,没有关闭连接,简单处理就OK之~~      但今天同样的问题,把我郁闷坏了,整个网站操作数据库的地方都报这个错误,出现的频率很高,刷新一下就好了,使得网站不能正常运行。    &nb
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-39459 
深入浅出多线程系列之十五:Reader /Write Locks (读写锁)
线程安全的一个很经常的需求是允许并发读,但是不允许并发写,例如对于文件就是这样的。 ReaderWriterLockSlim 在.net framework 3.5的时候就提供了,它是用来代替以前的”fat”版本的”ReaderWriterLock”   这两个类,有两种基本的锁----一个读锁,一个写锁。 写锁是一个完全排他锁。 读锁可以
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-39428 
DataReader 程序性能优化
随着 .NET 平台上,LINQ、ORM 框架、Dynamic Data、... 各种数据访问技术不断推陈出新,程序员也一直追着新技术跑,但对底层和代码细节却越来越难以掌控。当项目性能需要调优时,通常也只能对数据库加入更多索引,而多数人已难以对数据访问的代码优化,且手写 SQL 语句的功力似乎也持续退化中。   大家在拼命追求新技术时,似乎已忘记微软的 MCTS 证照,还有一门 ADO.NET 的
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-39055 
100w条记录分页,可以有多快?—— DataReader分页与SQL语句分页的对比测试(在线演示)
    上周看到了两篇关于DataReader分页的帖子,帖子的观点都是可以是用DataReader来分页,而且效率还不错。     根据我的分页经历来看,很难理解DataReader分页怎么就快了呢?理论上就不说了,直接用测试说话。     1、100w条记录,使用SQL语句(max方法)分页,PostBack方式,GridView显示数据。(第一页需要统计总记录数
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-36977 
【记录】File, FileReader 和 Ajax 文件上传
File and FileReader File FileReader 可以干什么? Ajax文件上传例子 FileReader 对象可以读取文件的 Base64编码数据(readAsDataURL),2进制字符串(readAsBinaryString),文本(readAsText)并且都是异步的。 对了,Email拖拽附件上传就可以利用 FileReader 配合 Ajax 完成。
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-36779 
证明DataReader分页的可行性
记得那是07年的一个下午,我正在网上瞎逛,突然看到一段代码,也就是跟楼主上面的代码类似的,通过DataReader来分页的代码。当时我吓了一跳,这样的代码,是不是稍大些的系统就不能用了呢?因为按我当时的理解,while (dr.Read()),若我的系统有几百万条的数据,那这个while也要转好久了,还要传数据,应该快不了的。可是后来经过我的测试,其实性能是很好的,至少不是我们想像中的那么慢的。
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-36751 
用DataReader高效率分页
 自从用Sql2005版本以后一直用ROW_NUMBER()分页,最近一个项目维护sqlserver是2000,没办法重写了分页。写完测试分析比ROW_NUMBER()明显快啊分享一下两种方式的分页代码 1.用DataReader分页    /// <summary>    &
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-36713 
SqlDataReader的关闭问题
昨天一个朋友使用Repeater绑定数据源时,老是出现"阅读器关闭时尝试调用 FieldCount 无效。"错误。 我看了他的代码,使用的是SqlHelper类下面的ExecuteReader方法,返回一个SqlDataReader进行绑定。 public static SqlDataReader ExecuteReader(CommandType cmdType, string cmdText
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-36027 
DataReader 链接关闭解惑篇
看到有帖子:SqlDataReader的关闭问题 ,大伙对链接关闭问题看似比较迷惑,这里就给解说一下:   不管是啥xxDataReader,都是继承DataReader实现的,所以是有共性的,因此标题就以DataReader为题了。   情况一:DataReader 默认链接不关闭   示例代码: static void Main(s
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-36017 
GoogleReader用户登陆验证C#具体实现
继前两篇文章 google reader api:http://www.cnblogs.com/mybear/archive/2011/02/18/1957704.html GoogleReader用户登陆验证原理:http://www.cnblogs.com/mybear/archive/2011/02/18/1957769.html 相信大家对GoogleReader api已经有所认识,下面
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-25329 
Google Reader 使用技巧及OPML订阅源分享
前几天参加了一个周金根组织的敏捷个人的学习交流群,在群里有人讨论起了Google Reader的使用技巧,更多的人还不知道Google Reader是何许神器。这里写一篇博客分享下我使用Google Reader的技巧以及分享下由周金根老师提供的技术订阅源,文中部分资源来自网络。   1. Google Reader 何许神器 Google reader是google提供的在线rss
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-25278 
google reader api
Google Reader 是一个使用了大量JavaScript构建的feed聚合器,它能非常及时地抓取最新的feed数据。Google的Ajax前台调用到的数据采用了Atom格式,这种数据技术降低了Google Reader的开发难度,同时也使得第三方应用很容易对其进行扩展。 Feed获取 /reader/atom/feed/ 不管feed一开始采用了什么格式,Google都将其转化为Atom
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-25244 
GoogleReader用户登陆验证
google账户支持多种认证方式,详细可参考http://code.google.com/intl/zh-CN/apis/accounts/ 在做GoogleRead的帐号验证我选取了ClientLogin 利用 ClientLogin,您的桌面或移动设备应用程序能够将编程登录并入其界面中。与通过各个请求发送用户的登录凭据相比,ClientLogin 是一个更好的选择;ClientLogin 有着
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-25238 
你碰到过StreamReader.Peek的异常情况
工作中有个需求需要采集每个服每天用户的登录信息、道具使用情况等(用来做数据分析),这些信息、数据 是通过技术那边的Http接口来获取,为了提高效率,节省流量,没有用XML或JSON格式的输出(数据量比较 大,用XML格式或JSON格式或增加许多冗余的信息,优劣暂且不讨论),而是用简单的文本形式,Http接口 数据的输出的格式如下:   1:不同记录以"\r\n"分隔 2:不同字段以“|||”分隔  举个例子(假设),用户每天的登录信息: 字段排列顺序为: GameID|||UserID|||UserName|||ServerID|||ServerName|||IP|||RegistedFrom |||FromSiteUrl|||LoginTimes|||CreateDate 下面是其中一个函数,大家如果不想看,完全可以先跳过,只是为了说
http://cyqdata.com/cnblogs/article-detail-2139