Ajax处理时反应慢,弹出的DIV关闭速度很慢

uiwgi 2013-12-31 01:58:18
我用.net开发一个生产排程页面,可以实现所有机种每月的具体生产计划,每行35列左右,行数不确认,目前最多在100以内。
布局如下图所示:


然后针对每一个小格子(td)都有设置ID,然后Ajax实现局部更新数据。

当单击对应的td时,会弹出修改数据的DIV,修改完成后,当保存时会有大概3秒左右的延时,然后才会关闭DIV。

这样反应过慢造成了使用人员体验效果非常差,输入数据太慢。

请问一下,有没有办法能提高处理速度,当点击“保存”后能立即关闭DIV并处理好数据。

Database的负载很低的,所以不知道是哪里出了问题?

JS代码如下:

function GetXmlHttp() {
if (window.XMLHttpRequest) {
return new XMLHttpRequest();
}
else {
return new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");
}
}



function SaveNewItem() {
if (CheckLogin() == false)
return;
var ProductID = document.getElementById("st").value;
var OrderName = document.getElementById("order_Input").value;
var A = GetXmlHttp();
A.onreadystatechange = function () {
if (A.readyState == 4 && A.status == 200) {
if (A.responseText.substring(0,2)=="NG")
alert(A.responseText.substring(2, 13)); }
}
A.open("GET", "ajax_response/SaveData.aspx?PID=" + ProductID + "&ON=" + OrderName);
A.setRequestHeader("If-Modified-Since", "0");
A.send(null);

}


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uiwgi 2014-01-06
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先结贴了,现在有了处理方向了,谢谢大家了。
uiwgi 2014-01-06
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引用 9 楼 sp1234 的回复:
我再强调一遍吧:扔掉你的“数据库脑袋”先把真正的应用程序时序模型设计好。数据库表操作没有特别的技术含量,你当然应该先把它分层隔离,才能真正设计好前端应用。
谢谢,我把连接数据库的内容给注释掉后,依旧反应较慢,看来是我在JS代码处理时有问题,我再想办法处理下代码,谢谢了
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我再强调一遍吧:扔掉你的“数据库脑袋”先把真正的应用程序时序模型设计好。数据库表操作没有特别的技术含量,你当然应该先把它分层隔离,才能真正设计好前端应用。
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你可以让 SaveData.aspx 先返回一个“假NG82938478wer8qerqr”,而不进行任何别的处理。然后看看这样是不是还要3秒钟?
uiwgi 2014-01-02
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看来,这个慢的问题,还真不好解决呀。 还是Ajax研究的不够呀。 顶一下,再看看有没人那位朋友给个方案呀。
mariday 2013-12-31
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ajax應該不會很慢的,慢的原因估計是這刷新綁定資料那個部份,建議分頁處理。
laowang134 2013-12-31
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$("td").click(function(){ $.ajax({ }) }) 如果不是后台处理慢的话,应该是点击保存就可以弹出保存成功
whatisma 2013-12-31
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首先你要确定是哪里慢,比如去掉ajax保存到后台的过程看看,确定问题点才好解决问题。 如果自己找不出来那你就弄个html版的简单完整demo代码发出来看看。
uiwgi 2013-12-31
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引用 1 楼 moreluck2 的回复:
如果是jquery的 Ajax , async: true,异步提交。
自己写Ajax时,默认不就是异步传输吗? 只能用Jquery吗?
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哈哈这么多单元格,中去找一个,当然慢啦
moreluck2 2013-12-31
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如果是jquery的 Ajax , async: true,异步提交。
内容概要:本文提出了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,专门用于解决具有未知动态模型和重复任务特征的非线性单输入单输出(SISO)离散间系统在无人车路径跟踪中的应用问题,并通过Matlab代码实现了算法的仿真验证。该方法充分利用神经网络强大的非线性逼近能力和自适应学习特性,结合迭代学习控制在周期性任务中逐步优化控制输入的优势,即使在缺乏精确系统数学模型的前提下,也能有效提升无人车在复杂环境下的路径跟踪精度与系统稳定性。算法的核心在于通过多次运行过程中不断修正控制律,实现对期望轨迹的渐近跟踪。; 适合人群:具备一定现代控制理论基础知识、熟悉迭代学习控制基本概念,并拥有Matlab编程与仿真实践经验的研究生、科研人员及自动化、机器人领域的相关工程师。; 使用场景及目标:① 解决无人车在模型未知或难以精确建模的复杂动态环境中的高精度路径跟踪控制问题;② 为一类具有重复运行特性的非线性系统提供一种不依赖精确模型的先进控制策略;③ 推动数据驱动与人工智能方法在自动化控制领域的工程应用与学术研究发展。; 阅读建议:读者应重点理解神经网络在控制律中的设计与集成方式、迭代学习机制的具体实现流程,以及两者融合的创新点。务必结合所提供的Matlab代码进行详细的阅读、调试与仿真分析,通过改变参数和工况来观察控制效果,以深化对算法内在机理和性能特点的掌握。
内容概要:本文档是一份面向参与大学生创新创业训练计划(大创项目)的在校学生的系统性指导资源,全面覆盖国家级与省级项目的申报、执行、中期检查、结题全流程。内容包括大创项目的政策解读、分类与级别说明、申报流程与间节点、评审标准解析,并提供创新训练、创业训练、创业实践三类项目的申报书撰写指南与范文。文档重点围绕物联网、数据分析、Web应用三大技术方向,提供可运行的完整项目实现案例,如基于ESP32的智慧农场系统、基于Python与Tableau的公交数据可视化平台、基于Spring Boot的校园协作平台,涵盖技术架构、代码实现、系统部署等细节。此外,还包括答辩PPT制作技巧、中期检查与结题报告的撰写模板,以及各类工具与学习资源推荐,助力学生从项目构思到成果落地的全过程。; 适合人群:参与大创项目的在校本科生,尤其是计算机、数据科学、物联网等相关专业,具备一定编程基础和科研兴趣的学生。; 使用场景及目标:①指导学生高效撰写符合评审要求的申报书、答辩材料、中期报告与结题报告;②提供三大主流技术方向的完整项目范例,帮助学生快速搭建原型系统,提升技术实践能力;③辅助团队进行项目规划、进度管理与成果总结,确保项目顺利立项与结题。; 阅读建议:建议根据项目所处阶段选择性阅读对应章节,申报阶段重点学习第1-4章,执行阶段参考第5-9章的技术实现案例,结题阶段使用第6章模板。应结合自身项目特点灵活应用范文与代码,避免照搬,注重原创性与可行性,并积极与指导教师沟通完善方案。

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