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。
