作者:野蛮生长 | 来源:互联网 | 2023-09-15 10:19
如果一个项目的目录齐全的话,约4320个目录。比如阶段划分上,6个阶段,下级专业划分,9个专业,再下级文档类型方面划分,约8种,再下级,建筑物分类,约10种,连乘下来就是4320个,这么多数据构造成
如果一个项目的目录齐全的话,约4320个目录。比如阶段划分上,6个阶段,下级专业划分,9个专业,再下级文档类型方面划分,约8种,再下级,建筑物分类,约10种,连乘下来就是4320个,这么多数据构造成一个树状目录,即嵌套的json数据,不能通过频繁的数据库查询来做。比如开始的时候,代码是通过查询数据库来判断是否有下级:
//递归构造项目树状目录func walk(id int64, node *FileNode) { //列出当前id下子节点,不要列出孙节点…… files, err := models.GetProjSonbyId(id) if err != nil { beego.Error(err) } // 遍历目录 for _, proj := range files { id := proj.Id title := proj.Title code := proj.Code // 将当前名和id作为子节点添加到目录下 child := FileNode{id, title, code, []*FileNode{}} node.FileNodes = append(node.FileNodes, &child) // 如果遍历的当前节点下还有节点,则进入该节点进行递归 if models.Projhasson(proj.Id) { walk(proj.Id, &child) } } return}
里面使用了2个数据库查询,速度见下图:
这段代码处理4320个数据花了2.71s,导致整个页面响应时间达到5.23s.
优化思路,一次性把所有数据都取出来,利用程序循环处理,而不是频繁查询数据库。
//递归构造项目树状目录func maketreejson(cates, categories []*models.Project, node *FileNode) { // 遍历目录 for _, proj := range cates { id := proj.Id title := proj.Title code := proj.Code // 将当前名和id作为子节点添加到目录下 child := FileNode{id, title, code, []*FileNode{}} node.FileNodes = append(node.FileNodes, &child) slice := getsons(id, categories) // 如果遍历的当前节点下还有节点,则进入该节点进行递归 if len(slice) > 0 { maketreejson(slice, categories, &child) } } return}//取得数组的下级目录func getsons(idNum int64, categories []*models.Project) (slice []*models.Project) { // slice := make([]*models.Project, 0) for _, k := range categories { if k.ParentId == idNum { slice = append(slice, k) } } return slice} 优化后就没有查询数据库了。
效果如下:
从2.71s降到38ms,但是页面响应时间还是超过了0.5s,达到1.03s。猜测应该是treeview加载这个json数据的时间吧。