CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.

这篇CFSDN的博客文章用存储过程、GetRows()、抽取10万条数据的速度测试由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

现有10W条数据，Access数据库保存  通过正常提取：  。

复制代码代码如下

<%   Set conn= Server.CreateObject("ADODB.Connection")   c&Server.MapPath("db2.mdb")   conn.Open connstr   Set rs = Server.CreateObject ("ADODB.Recordset")   sql = "Select * from people order by id desc"   rs.Open sql,conn,1,1   Do While Not rs.EOF       Response.write rs("id")&" | "       rs.MoveNext   Loop   %>  。

   http://www.cnbruce.com/test/getrows/show1.asp   耗时3,250.000毫秒，总测试平均值在3秒左右  ==========================================================  使用存储过程提取：  。

复制代码代码如下

<%   Set conn = Server.CreateObject("ADODB.Connection")   Set cmd = Server.CreateObject("ADODB.Command")   conn.Open "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0; Data Source=" & Server.MapPath("db2.mdb")   cmd.ActiveConnection = conn   cmd.CommandText = "Select * from people order by id desc"   Set rs = cmd.Execute   Do While Not rs.EOF   Response.write rs("id")&" | "   rs.MoveNext   Loop   %>  。

   http://www.cnbruce.com/test/getrows/show2.asp   耗时2,187.500毫秒，总测试平均值在2秒左右  =========================================================  以上两种均不能彻底解决执行时间漫长的问题，主要原因即是循环每次都须向数据库抽取记录（Command速度相对较快）  那么使用GetRows()方法呢：  。

复制代码代码如下

<%   Set conn = Server.CreateObject("ADODB.Connection")   Set cmd = Server.CreateObject("ADODB.Command")   conn.Open "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0; Data Source=" & Server.MapPath("db2.mdb")   cmd.ActiveConnection = conn   cmd.CommandText = "Select * from people order by id desc"   Set rs = cmd.Execute   rsArray = rs.GetRows()   For i = 0 To UBound(rsArray, 2)   Response.Write rsArray(0, i)&" | "   Next   %>  。

   http://www.cnbruce.com/test/getrows/show3.asp   耗时187.500毫秒，总测试平均值在0.2秒左右  GetRows()方法是将数据从 Recordset 复制到二维数组中，这是一个二维数组，第一个下标标识字段，第二个则标识记录号  所以rsArray = rs.GetRows()  rsArray(0, 0)就表示记录集第一行的第一字段值  rsArray(1, 0)就表示记录集第一行的第二字段值  数组的数据是保存在内存中的，这就从根本上解决了每次显示记录还需向数据库请求的麻烦.

最后此篇关于用存储过程、GetRows()、抽取10万条数据的速度测试的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于用存储过程、GetRows()、抽取10万条数据的速度测试的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。