Pular para o conteúdo principal

GridView com caching

Olá a todos, o GridView é um componente poderoso para mostrarmos informações recuperadas de uma tabela do banco de dados, onde cada coluna pode representar uma coluna real da tabela, mostrar imagens, caixas de seleção, botões, enfim da para fazer várias coisas com o danado.
Bom, logo que comecei a trabalhar com ele verifiquei que mostrar muita informação de uma única vez fazia com que o GridView ficasse muito grande (levando em consideração que ele ficará em uma página da web não é algo agradável), puro amadorismo meu pois ele possui uma série de opções de configuração que vai desde escolher de forma simples as cores do efeito “zebrado”, ordenação e paginação, esta última resolve de uma forma muito satisfatória o problema levantado acima.
Tudo jóia até então, deixando de lado alguns pequenos problemas algo que realmente me deixou atento foi a necessidade de refazer e mesma consulta ao banco várias vezes, considerando o ambiente de nossa aplicação seria algo nada recomendável, logo comecei a procurar uma solução, que entre diversos artigos (boa parte bem extensos) encontrei um post de um blog indiano bem simples e que resolveu meu problema. É uma maneira simples de se guardar um objeto (no caso um DataSet, mas pode ser outro qualquer como um DataTable) em cache, segue o código de nosso amigo Zubair Alam Qureshi:
using System;
using System.Data;
using System.Web.Caching;
/* Please remember to import SqlClient namespace */
using System.Data.SqlClient;
public partial class GridView_Default : System.Web.UI.Page
{
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
/* Check whether the page is post back or not */
if (!Page.IsPostBack)
{
BindData();
}
}
private void BindData()
{
if (Cache["Cache"] == null)
{
SqlConnection con = new SqlConnection("Data Source=.\\SQLEXPRESS;AttachDbFilename=DataDirectorymysql.mdf;Integrated Security=True;User Instance=True");
SqlDataAdapter ad = new SqlDataAdapter("select * from sqltest", con);
DataSet ds = new DataSet();
ad.Fill(ds);
Cache.Insert("Cache", ds, null , DateTime.Now.AddMinutes(2), TimeSpan.Zero);
GridView1.DataSource = ds;
}
else
GridView1.DataSource = (DataSet)Cache["Cache"];
GridView1.DataBind();
}
}
Já deu para perceber que temos apenas o Code-Behind aqui, os detalhes da página fica por conta de quem for testar, mas está bem claro como as coisas funcionam. Não sei se essa é melhor maneira de se resolver essa questão, mas em meus primeiros testes funcionou bem.
Um abraço a todos e até mais…

Comentários

  1. Yo use este metodo y no me funcion :(
    se me cruzo lainformacion de los clientes :S

    ResponderExcluir

Postar um comentário

Obrigado por Participar do programero, fique a vontade para agradecer, retificar, perguntar ou sugerir.

Mais visitadas

Array no PL/SQL (Oracle)

Trabalhar com estruturas indexadas pode nos poupar muito trabalho, deixar o código mais limpo e reutilizável, pois bem vamos dar um exemplo de como fazer isso no PL/SQL. Criaremos um tipo table que seja capaz de armazenar nomes de uma tabela de funcionários de forma indexada, e em seguida mostraremos o que foi armazenado, segue o código: 1: declare 2: -- tipo tabela contendo apenas texto e indexado 3: type TipoNomFunc is table of varchar 2(200) index by binary_integer; 4: -- variável do nosso tipo (como nosso tipo é indexado ele funcionará como um array) 5: func TipoNomFunc; 6: -- indice para loop 7: indice number := 1; 8: -- 9: begin 10: -- 11: -- cursor para nossa tabela de funcionarios 12: for emps in ( 13: select * 14: from funcionarios 15: ) 16: loop 17: -- colocamos o nome do funcionario em nosso "vetor" 18: func(indice) := emps.nom_funcionario; 19: -- incrementamos o indice 20:...

Aplicação Flask usando Nginx e Gunicorn

Aplicação Flask usando Nginx e Gunicorn Se você já desenvolveu uma aplicação Flask básica, sabe que o servidor de desenvolvimento embutido não é ideal para produção. Ele não é projetado para lidar com altos volumes de tráfego ou conexões simultâneas. Para tornar sua aplicação Flask mais robusta e pronta para produção, podemos usar o Gunicorn como servidor de aplicação e o Nginx como proxy reverso. Neste artigo, vamos adaptar o exemplo anterior ( Criando uma Aplicação CRUD com Flask, PostgreSQL e Docker ) para incluir o Nginx e o Gunicorn. O que são Nginx e Gunicorn? Gunicorn O Gunicorn (Green Unicorn) é um servidor de aplicação WSGI que roda aplicações Python como o Flask. Ele é eficiente e simples de configurar, lidando com múltiplas requisições ao mesmo tempo, algo que o servidor embutido do Flask não faz bem. Nginx O Nginx é um servidor web que atua como um proxy reverso. Ele recebe requisições HTTP e as encaminha ao Gunicorn. Além disso, o Nginx pode: Servir arquivos ...

Listar arquivos existentes em diretório (Delphi)

Mostraremos uma maneira simples e prática para listar o conteúdo de um diretório com a opção de incluir nessa listagem os arquivos de seus subdiretórios. No exemplo abaixo temos um Edit para receber o diretório a ser pesquisado um CheckBox para indicar se os subdiretórios entrarão na pesquisa um botão para efetuar a pesquisa e um Memo para listar os arquivos encontrados, no final um Edit que receberá o cálculo final (em bytes) da soma do tamanho dos arquivos. procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject); begin   tamanhoTotal := 0;   memLista.Lines.Clear;   ListarArquivos(edtDiretorio.Text, chkSub.Checked);   Edit1.Text := IntToStr( tamanhoTotal ); end; procedure TForm1.ListarArquivos(Diretorio: string; Sub:Boolean); var   F: TSearchRec;   Ret: Integer;   TempNome: string; begin   Ret := FindFirst(Diretorio+'\*.*', faAnyFile, F);   try     while Ret = 0 do ...