농부지기

[ Dataset 튜닝4 - alasql ]

1. 정의

    . alasql이라는 library를 사용해서 dataset의 filter()함수를 사용하지 않고,

      json객체, alasql library를 이용해서 구현할 수 있다.

2. 장점 : dataset의 filter()함수를 사용하면 속도가 느리기(?)때문에 
              json 객체와 alasql이라는 기능을 사용해서 속도를 향상시킨다.

3. 단점 : dataset정보가 변경 시 json객체의 값도 동기화 시켜줘야 된다.

4. nexa에서 alasql library사용방법

    a. [alasql.min.json]과 [[alasql.min.js] 파일 2개를 웹에서  다운로드 받아 아래 경로에 위치시킴

         - C:\HCG\workspace\gdmi\src\main\nxui\nexacro14lib\component

    b. Edti TypeDefinition > [Modules] Tab

        - [alasql.min.json] 명칭추가

        - [...] 눌러  'alasql.min.json' 파일을 연결 시킴

9. 소스

     this.oDetailRow = {}; this.oDetailJson = new Array(); /* * 정의 : 버튼 클릭 시 json 테스트 함수 */ this.fn_jsonTest = function(obj:Button, e:nexacro.ClickEventInfo) { this.fn_makeHashmapRowJson(); this.fn_filterDetail(); } /* * 정의 : dataset정보를 모두 json객체로 만들기 * 참고 : this.oDetailRow : dataset pk값에 대한 row정보 저장 * this.oDetailJson : dataset의 모든컬럼값에 대한 정보를 json객체로 저장 */ this.fn_makeHashmapRowJson = function(){ var nRowCnt = this.ds_detail.rowcount; for(var nRow=0; nRow<nRowCnt; nRow++){ var corp_id = this.ds_detail.getColumn(nRow, "corp_id"); var dept_no = this.ds_detail.getColumn(nRow, "dept_no"); var emp_no = this.ds_detail.getColumn(nRow, "emp_no"); this.oDetailRow[corp_id + ',' + dept_no + ',' + emp_no] = nRow; var emp_name = this.ds_detail.getColumn(nRow, "emp_name"); var age = this.ds_detail.getColumn(nRow, "age"); var addr = this.ds_detail.getColumn(nRow, "addr"); var oneJson = { "corp_id" : corp_id , "dept_no" : dept_no , "emp_no" : emp_no , "emp_name" : emp_name , "age" : age , "addr" : addr }; this.oDetailJson.push(oneJson); } //this.oDetailJson[0].dept_no = "영업부"; } /* * 정의 : json정보에서 filter후 값 출력하기 */ this.fn_filterDetail = function(){ var filterDetail = alasql("SELECT corp_id, dept_no, emp_no, emp_name, age, addr FROM ? WHERE corp_id = 'SM'", [this.oDetailJson]); var nFilterCnt = filterDetail.length; for(var nRow=0; nRow<nFilterCnt; nRow++){ trace(nRow + " step ----------------------"); trace("corp_id =>" + filterDetail[nRow].corp_id); trace("dept_no =>" + filterDetail[nRow].dept_no); trace("emp_no =>" + filterDetail[nRow].emp_no); trace("emp_name =>" + filterDetail[nRow].emp_name); trace("age =>" + filterDetail[nRow].age); trace("addr =>" + filterDetail[nRow].addr); } } /* * 정의 : json정보에서 값 변경하기 * json객체도 java의 객체처럼 객체(object)와 같은 성격을 가지고 있음. * 참고 : json전체 객체값을 직접변경하거나, json객체 하나만 얻어서 변경하거나 * 동일한 참조변수를 가지고 있기때문에 두 곳이 함께 값이 변경 된다. */ this.fn_changeDetailJson = function(){ var nFindRow = this.oDetailRow["SM,SALES,A02"]; if (nFindRow == undefined) return; //-------------------------------------------------------------- // A. json 객체 하나만 얻어서 변경하기 //-------------------------------------------------------------- //1. 객체 하나만 얻기 var oneJson = this.oDetailJson[nFindRow]; trace('old dept_no->' + oneJson.dept_no); //2. 값 변경하기 oneJson.dept_no = "영업부"; trace('new dept_no 11->' + oneJson.dept_no); trace('new dept_no 12->' + this.oDetailJson[nFindRow].dept_no); //-------------------------------------------------------------- // B. json 전체 객체에서 변경하기 //-------------------------------------------------------------- //1. json전체 객체에서 변경하기 this.oDetailJson[nFindRow].dept_no = "판촉부"; //2. 위에서 가지고 있던 json객체도 변경되었는지 확인 trace('new dept_no 21->' + this.oDetailJson[nFindRow].dept_no); trace('new dept_no 22->' + oneJson.dept_no); }

[ Dataset 튜닝3 - set,get ]

1. 정의

    . 한 Action으로 get, set을 수백,수천번이상을 수행해야 되는 경우가 존재할 경우

      nexa의 ds.getColumn(), ds.setColumn()함수를 사용한다면 속도가 너무 오래 소요된다.

2. 개선방법 - 종류 1

    1. ds.getColumn(), ds.setColumn()함수를 꼭 사용해야 된다면

        함수를 호출할 때 column id를 호출하는게 아니고, column Index로 호출한다.

        nexa특성상 column id보다 column index를 넘기게 되면 속도가 향상된다.

     2. nexa core 속성  _index를 사용

         예) var nColId = ds.getColumnInfo("컬럼명")._index;

               ds.getColumn(0, nColId);

     3. 컬럼index정보를 위 방식이 아닌 자료조회 후 hashmap을 생성해서 index정보를 활용하기

         예) //dataset에 대한 컬럼정보를 hashmap생성

              /* * 정의 : dataset의 컬럼정보를 이용해서 HashMap만들기 */ this.makeHashMap = function(){ var nColCnt = this.ds_detail.colcount; for(var nIdx=0; nIdx<nColCnt; nIdx++){ var sColId = this.ds_detail.getColID(nIdx); this.oDetailColIdx[sColId] = nIdx; } }

              //hashmap정보를 이용해서 dataset에서 값을 get, set하기

              this.ds_detail.getColumn(0, this.oDetailColIdx["컬럼명"] );

              this.ds_detail.setColumn(0, this.oDetailColIdx["컬럼명"], "값1" );

2. 개선방법 - 종류 2

    1. 사용자에 의해 값 변경등으로 dataset의 get, set을 상당히 많이(?약 몇천번)을 수행해야 된다면

        ds.getColumn(), ds.setColumn()함수가 아닌,

        -> _rawRecords, _viewRecords 인 nexa core함수를 사용한다.

    2. 이슈 : 아래 saveXML() 함수결과를 보면 값이 변경 되지 않았다.- 아쉽다.

                 하지만 transaction처리 후 서버에서보면 변경된 컬럼값을 받아 볼 수 있다.

                    -> 이건 내가 직접테스트해보지는 못했음.

        this.oDetailColIdx = {}; /* * 정의 : nexacro.Dataset을 가지고 prototype 정의 호출 */ this.fn_onload = function(obj:Button, e:nexacro.ClickEventInfo) { this.makeHashMap(); this.createPrototyeWithDs(); } /* * 정의 : dataset의 컬럼정보를 이용해서 HashMap만들기 */ this.makeHashMap = function(){ var nColCnt = this.ds_detail.colcount; for(var nIdx=0; nIdx<nColCnt; nIdx++){ var sColId = this.ds_detail.getColID(nIdx); this.oDetailColIdx[sColId] = nIdx; } } /* * 정의 : set, get 호출 * 참고 : . _index : dataset core 속성값으로 컬럼에 대한 index값 얻기 * . ds.set_enableevent : dataset core함수(_rawRecords, _viewRecords)를 사용하게 되면 * 값을 변경해도 dataset에 값이 바로 적용이 안된다. * 그래서 enableevent(true, false)를 해줘야 됨 * . ds.saveXML() : 을 할때는 이슈임. 값을 _rowRecords를 이용해서 한 경우 * 변경된 값으로 조회가 안됨. * 다행인건 server로 넘어갈때는 변경된 값으로 전송됨 * 참고 :. createPrototyeWithDs() : 함수내부를 변경한 경우에는 단순 Reload를 하면 변경된 내용이 적용되지 않음 * prototype 의 특성일까? ㅋㅋ * 여튼, 함수내부를 변경하면 반드시 화면을 재 실행해야 됨 */ this.fn_setGetValue = function(obj:Button, e:nexacro.ClickEventInfo) { this.ds_detail.set_enableevent(false); //필수 //this.Grid01.set_enableredraw(false); //사용안해도 됨 var nColIdx = this.ds_detail.getColumnInfo("emp_no")._index; //-------------------------------------------------------------------------- // 컬럼 1개에 대한 제어 //-------------------------------------------------------------------------- //아래 3줄은 모두 동일 처리 this.ds_detail.setColumnRawHashMap(0, this.oDetailColIdx, "emp_no", "ZZZ"); this.ds_detail.setColumnRawColId (0, "emp_no", "ZZZ"); this.ds_detail.setColumnRawIdx (0, nColIdx , "ZZZ"); //아래 모든 trace는 모두 'ZZZ'값이 조회 됨 trace('setColumn ->emp_no=ZZZ'); trace('getColumn ->emp_no=' + this.ds_detail.getColumn (0, nColIdx)); trace('getColumnRawHashMap ->emp_no=' + this.ds_detail.getColumnRawHashMap(0, this.oDetailColIdx, "emp_no")); trace('getColumnRawColId ->emp_no=' + this.ds_detail.getColumnRawColId (0, "emp_no")); trace('getColumnRawIdx ->emp_no=' + this.ds_detail.getColumnRawIdx (0, nColIdx)); trace(''); trace('getColumnViewHashMap ->emp_no=' + this.ds_detail.getColumnViewHashMap(0, this.oDetailColIdx, "emp_no")); trace('getColumnViewColId ->emp_no=' + this.ds_detail.getColumnViewColId (0, "emp_no")); trace('getColumnViewIdx ->emp_no=' + this.ds_detail.getColumnViewIdx (0, nColIdx)); trace(''); //-------------------------------------------------------------------------- // 레코드 1 Row를 얻어서 제어 // - ds.getRecordRaw() : dataset record하나가 return됨 // - rowData[column index] : column index정보를 이용해서 컬럼을 제어 // - record를 하나 추출 후 값을 변경해도 원본dataset에 해당 row에 값이 반영 됨 //-------------------------------------------------------------------------- var rowData1 = this.ds_detail.getRecordRaw(0); trace("emp_no STEP-1=" + rowData1[0]); rowData1[0] = "123"; trace("emp_no STEP-2=" + rowData1[0]); var rowData2 = this.ds_detail.getRecordView(0); trace("emp_no STEP-3=" + rowData2[0]); rowData2[0] = "aaa"; trace("emp_no STEP-4=" + rowData2[0]); var emp_no = this.ds_detail.getColumnRawColId(0, "emp_no"); trace("emp_no STEP-9=" + emp_no); // this.ds_detail.set_enableevent(true); //필수 //this.Grid01.set_enableredraw(true); trace(this.ds_detail.saveXML()); } /* * 정의 : nexacro.Dataset을 가지고 prototype 정의 * nexacro.core함수를 이용해서 set, get 처리 * 참고 : _rawRecords : dataset을 set, get할 때 matrix(또는 2차원배열)방식으로 nexacore해서 수행됨 * _viewRecords : dataset에서 filter가 적용된 기준으로 값을 get 함. */ this.createPrototyeWithDs = function(){ var _pDataset = nexacro.Dataset.prototype; //***************************************************************************************************** // 1. objDs의 모든 row를 기준으로 set // filter를 했어도 filter가 적용되지 않은 전체 row를 기준으로 set //***************************************************************************************************** //set : _rawRecords, hashmap, column id 사용 if(!_pDataset.setColumnRawHashMap) { _pDataset.setColumnRawHashMap = function(nRow, oHashMap, sColId, val) { try{ var nIdx = oHashMap[sColId]; this._rawRecords[nRow][nIdx] = val; this._rawRecords[nRow][nIdx].hi = val; //.hi속성은 의미를 잘 모르겠음. } catch(e){trace('setColumnRawHashMap error->' + e)} }; } //set : _rawRecords, column id 사용 if(!_pDataset.setColumnRawColId) { _pDataset.setColumnRawColId = function(nRow, sColId, val) { try{ var nIdx = this.getColumnInfo(sColId)._index; this._rawRecords[nRow][nIdx] = val; this._rawRecords[nRow][nIdx].hi = val; } catch(e){trace('setColumnRawColId error->' + e)} }; } //set : _rawRecords 사용 if(!_pDataset.setColumnRawIdx) { _pDataset.setColumnRawIdx = function(nRow, nIdx, val) { try{ this._rawRecords[nRow][nIdx] = val; this._rawRecords[nRow][nIdx].hi = val; } catch(e){trace('setColumnRawIdx error->' + e)} }; } //***************************************************************************************************** // 2. objDs의 모든 row를 기준으로 get // filter를 했어도 filter가 적용되지 않은 전체 row를 기준으로 get //***************************************************************************************************** // get : _rawRecords, hashmap, column id인 경우 if(!_pDataset.getColumnRawHashMap){ _pDataset.getColumnRawHashMap = function(nRow, oHashMap, sColId) { try{ var nIdx = oHashMap[sColId]; return this._rawRecords[nRow][nIdx]; } catch(e){trace('getColumnRawHashMap error->' + e)} }; } // get : _rawRecords, column id인 경우 if(!_pDataset.getColumnRawColId){ _pDataset.getColumnRawColId = function(nRow, sColId) { try{ var nIdx = this.getColumnInfo(sColId)._index; return this._rawRecords[nRow][nIdx]; } catch(e){trace(trace('getColumnRawColId error->' + e))} }; } // get : _rawRecords 사용 if(!_pDataset.getColumnRawIdx){ _pDataset.getColumnRawIdx = function(nRow, nIdx) { try{ return this._rawRecords[nRow][nIdx]; } catch(e){trace('getColumnRawIdx error->' + e)} }; } //***************************************************************************************************** // 3. objDs.set_filterstr("..") : 값으로 적용되어 조회된 기준으로 row 가 적용됨 //***************************************************************************************************** //get : _rawRecords, column id인 경우 if(!_pDataset.getColumnViewHashMap) { _pDataset.getColumnViewHashMap = function(nRow, oHashMap, sColId) { try{ var nIdx = oHashMap[sColId]; return this._viewRecords[nRow][nIdx]; } catch(e){trace('getColumnViewHashMap error->' + e)} }; } //get : _rawRecords, column id인 경우 if(!_pDataset.getColumnViewColId) { _pDataset.getColumnViewColId = function(nRow, sColId) { try{ var nIdx = this.getColumnInfo(sColId)._index; return this._viewRecords[nRow][nIdx]; } catch(e){trace('getColumnViewColId error->' + e)} }; } //get : _rawRecords 사용 if(!_pDataset.getColumnViewIdx) { _pDataset.getColumnViewIdx = function(nRow, nIdx) { try{ return this._viewRecords[nRow][nIdx]; } catch(e){trace('getColumnViewIdx error->' + e)} }; } //***************************************************************************************************** // 4. objDs에 대한 Record 하나 얻기 //***************************************************************************************************** if(!_pDataset.getRecordRaw){ _pDataset.getRecordRaw = function(nRow) { try{ return this._rawRecords[nRow]; } catch(e){trace('getRecordRaw error->' + e)} }; } if(!_pDataset.getRecordView) { _pDataset.getRecordView = function(nRow) { try{ return this._viewRecords[nRow]; } catch(e){trace('getRecordView error->' + e)} }; } };

[ Dataset 튜닝2 - Hashmap방식 ]

1. 정의

3. 개발방법

    1. 서버에서 dataset을 조회

    2. callback()함수에서 아래 script처럼 pk기준으로 Hashmap을 만든다.

    3. 그런 후 ds.findRow()함수를 사용하지 않고, Hashmap의 객체를 생성한다.

    4. 계산등을 수행하기 위해 findRow()를 사용할 때 Hashmap객체를 이용해서 row를 찾아 온다.

4. Hashmap 생성 script

     <SPAN style="COLOR: #000"><SPAN style="COLOR: #000">/** * @class dataset자료를 기준으로 Hashmap객체 만들기 */ this.oDetailRow = {}; this.fn_makeHashMapRow = function(){ var nCnt = this.ds_detail.rowcount; for(var nRow=0; nRow<nCnt; nRow++){ var pk_col1 = this.ds_detail.getColumn(nRow, "pk_col1"); var pk_col2 = this.ds_detail.getColumn(nRow, "pk_col2"); var pk_col3 = this.ds_detail.getColumn(nRow, "pk_col3"); this.oDetailRow[pk_col1 + "," + pk_col1 + "," + pk_col1] = nRow; } } </SPAN></SPAN>

5. row를 얻는 예제

    즉, 조회한 dataset의 자료가 시도별, 구를 관리하는 레코드인 경우

     Hashmap에 '대한민국,서울,구로구' 와 같이 입력을 하면 바로 row를 찾아 온다.

    <SPAN style="COLOR: #000"> var nRow = this.oDetailRow['대한민국,서울,구로구']; </SPAN>

6. 참고

    서버에서 자료를 조회 후 5만건 이상이여도 Hashmap을 만드는 시간을 극히 잛은 시간이 소요된다.

    하시만 경험상으로 상당히 많은 findRow()함수를 이용해서 개발할 때 약30초 걸리던 시간이

    Hashmap을 이용해서 row를 찾아 오게 되니 약 0.3초 정도 시간이 소요 됐다.

[ Dataset 튜닝1 - 정의 ]

1. 정의

    . 레코드가 많고(약 5만건), 화면에서 계산이 엄청(?)많을 경우 Dataset의 처리 속도가 너무 느리다.

    . tobe제품이 개발하기는 너무 좋지만 대용량처리에 많은 이슈가 있다.

    . 그래서, tobe의 component만 사용하고 속도를 위해서는 tobe core함수,속성 및 순수javascript문법을 사용해서 개발해야 된다.

2. 속도 개선 종류

    1. 사용자에 의해 값 변경등으로 dataset의 findRow()함수를 상당히 많이(?약 몇백번) 수행해야 된다면

        findRow()를 사용하지 않고

        -> pk형태로 javascript의 Hashmap기능을 이용해서 row Hashmap을 생성한다.

            그런후 row를 찾을 때  Hashmap에서 row를 찾아 온다.

    2. 사용자에 의해 값 변경등으로 dataset의 get, set을 상당히 많이(?약 몇천번)을 수행해야 된다면

        ds.getColumn(), ds.setColumn()함수가 아닌,

        -> _rawRecords, _viewRecords 인 nexa core함수를 사용한다.

    3. 상당히 많은 Row(약 5만 row이상)일 때 set_filterstr()함수를 사용하면 약 1~2초 정도

        grid를 그리는데 소요되므로 set_filterstr()함수를 사용하지 말고

        -> alasql이라는 기능을 사용하여 dataset의 일정 구간을 가져와 handling한다.

             이 alasql은 json객체를 만들어서 사용해야 된다.

[Nexa] Explorer 띄우기. JSP호출하기

1. ActiveX 컴포넌트에 MSIE를 연결하여 익스플러러 창 띄우기

   - ActiveX00.Navigate("about:blank");

   - ActiveX00.Navigate("javascript:window.open('http://daum.net','MISHelp','width=1024,height=768,scrollbars=1')");