DataWindow、DataStore和SQL获取数据的区别？

hjshuang 2003-12-12 03:25:38

在书中见到这样的观点：
使用数据窗口代替潜入式SQL、动态SQL和游标可以提高执行性能。例如，你可以使用DataStore获取那些不需要显示的数据，代替用潜入式SQL填充数组的方式。作为一个通用的原则，只有在没有其他选择时才使用潜入时式SQL。
请问大家，这样的原理是什么？DataWindow、DataStore和SQL获取数据的区别？

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thelazyman 2003-12-14

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DataWindow、DataStore 比较节省系统资源，响应快些！
而游标、嵌入式SQL响应要慢些，特别是使用循环时，建议少用！

mittee 2003-12-12

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如果检索的数据少有时候为了少写代码，喜欢用一些
用游标、嵌入式SQL

klbt 2003-12-12

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同意，不提倡使用游标、嵌入式SQL，尤其是在循环中要避免。

liliang800207 2003-12-12

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workhand(☆★★★☆) 说得对

workhand 2003-12-12

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DataWindow、DataStore 取出数以后就放到主缓冲区里了，每次再用的时候不用再到服务器上取数了，这样速度快，不占用资源。

好像是这样

本文汇总PowerBuilder（PB）开发中的20类高频实用技术方案，涵盖XMLHTTP组件调用、鼠标滚轮支持、剪贴板图像处理、超大TXT导入DataWindow、文件时间操作、后台进程终止、消息窗口自动关闭、DataWindow校验与序号生成、OCX自动注册、PDF后台打印、XML合法性校验、数据窗口风格识别与批量数据获取等核心功能，全部基于PB原生语法与Windows API集成实现。

内容概要：本文围绕城市场景下的无人机三维路径规划问题，提出了一种新颖的多目标粒子群优化算法（NMOPSO），旨在解决高维复杂环境中路径规划面临的多重挑战。研究聚焦于导航变量的多目标优化，构建了一个包含路径长度、飞行安全性、能量消耗等多个相互冲突目标的优化模型，并采用改进的粒子群算法进行高效搜索，最终获得一组Pareto最优解集，为实际决策提供多样化路径选择方案。该方法结合Matlab代码实现，详细阐述了算法的设计机制、数学建模流程及仿真验证过程，充分展示了其在密集城市建筑环境中有效规避障碍物、满足飞行动力学约束并实现多目标权衡的能力，具有较强的工程应用价值。; 适合人群：具备一定优化算法理论基础和Matlab编程能力，从事无人机路径规划、智能交通系统、自动化控制、人工智能应用等方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市环境中的无人机物流配送、巡检监控、应急救援等实际任务的三维路径规划；②为高维、非线性、多约束的多目标优化问题提供有效的算法设计思路与改进参考；③通过Matlab仿真平台复现算法，进一步开展性能测试、参数调优与算法对比研究，推动相关领域的技术创新。; 阅读建议：此资源强调算法原理与工程实践的深度融合，建议读者重点研读目标函数的构建方式、约束条件的处理策略以及NMOPSO算法的核心改进机制，并务必动手运行和调试所提供的Matlab代码，以深入理解算法在三维空间路径优化中的具体实现细节与实际表现。

易语言源码超级列表框载入图片（仿Windows浏览框的显缩略图）

内容概要：本文档围绕基于10机39节点的电力系统仿真展开，依托Matlab/Simulink平台构建标准电力系统模型，系统性地实现了电力系统稳态与暂态过程的仿真分析。内容涵盖潮流计算、短路故障、暂态稳定性、N-k故障分析、蓄意攻击与级联故障模拟等核心问题，并引入混合整数线性规划（MILP）等优化方法进行电网脆弱性评估与关键故障筛选。文档突出科研复现导向，整合了状态估计、虚假数据注入攻击、优化算法等前沿技术的交叉应用，具有较强的理论深度与工程实践价值。; 适合人群：具备电力系统基本理论知识和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及电力工程技术人员，特别适用于从事电力系统稳定性分析、安全防护、故障演化机制与优化调度等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：① 掌握10机39节点系统的建模方法与仿真流程；② 学习并复现电力系统典型故障（如短路、N-k故障、级联故障）的建模与动态响应分析；③ 理解基于MILP的电网脆弱性评估、攻击策略建模与故障传播机制；④ 结合优化算法开展电力系统安全防御、恢复策略与韧性提升研究。; 阅读建议：建议结合文档中标注的“顶级EI复现”“核心论文复现”等标签，重点关注模型构建逻辑与代码实现细节，优先运行仿真案例以理解其物理背景与数学建模原理，同时深入分析故障场景设定、目标函数设计及优化求解策略的工程意义与学术价值。

易语言源码程序是否运行2

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