记一次代码优化—大数组拆分查询

class Page implements Iterator<List>{
	int page = 5;
	int start = 0 ;
	int split = start + page ;
	List list ;
	public Page(List list ){
		this.list = list;
	}
	public Page(List list ,int page ){
		this.list = list;
		this.page =page;
	}
	public boolean hasNext() {		
		return start < list.size();
	}
	public List next() {
		List result = list.subList(start, split );
		start  = split;
		split += page;
		split  = Math.min(split,list.size());		
		return result;
	}
	public void remove()  {
		throw new RuntimeException("not to change");
	}
	
}

拆分数据 .
用法:

		List list = new ArrayList<String>();
		for(int i = 0 ; i <10; i++){
			list.add("A"+i);
		}

		Iterator<List> p = new Page(list);
	
		while(p.hasNext()){
			
			System.out.println(p.next());
			
		}

后面有我的sql  每次统计一批数据比1次统计1条快

没有测试过，不过感觉用的正确的话，怎么也比JAVA代码快的多吧。

我现在天天用dblink导数据仓库的数据。

写个中间件，实现异构数据的join，以后可以重用了。

饿。。我想说  重点是优化过程  不是功能。。。

dblink比较慢,导过去再查最快,哈哈.不过要看场景了.

不使用dblink，还可以选择使用物化视图，物化视图是远程数据的的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表。物化视图存储基于远程表的数据，也可以称为快照。而且物化视图可以配置成当远程数据有修改时实时更新物化视图。保证数据的一致性。建议考虑

dblink还是物化视图要以需求而定，优化过程不错

饿 谢谢 本来想和大家一起讨论下代码优化或重构，结果大家都讨论dblink去了  囧~

dblink如果涉及到大数据量还是会有一定性能影响的，特别是涉及到两个不同服务器时....
我们的数据库是使用相同的服务器，所以基本还是能够接受，比写代码确实简化了很多很多...
还有就是oracle中dblink与blob字段合用会不稳定的出现问题，如果再加上临时表...就很容易出现问题..