转自:https://blog.csdn.net/metal1/article/details/17536185
EasyUI Datagrid 分页显示(客户端)
By ZYZ
在使用JQuery EasyUI 的Datagrid 控件时,其中的pagination(分页控件)非常有用,该分页控件允许用户导航页面的数据,它支持页面导航和页面长度选择的选项设置。
Pagination控件上的显示文字默认是英文的,在引用了中文翻译文件(easyui-lang-zh_CN.js)可以全部显示为中文。如下:
<scripttype="text/javascript" src="../../js/easyui-lang-zh_CN.js"></script>
首先初始化datagrid
如果要达到正常的分页效果,需要在初始化函数内对datagrid的分页方法进行设置。
$(function(){
$('# table').datagrid({loadFilter:pagerFilter});
});
设置datagrid获取数据的来源:
在这里分别以get和post方法来获取数据。
1 functionSearchTrainee() { 2 //获取搜索条件 3 var companyCode =$('#hiddenCompanyCode').val(); 4 var name = $('#txtName').val(); 5 var planName =$('#textSearchPlan').val(); 6 if (companyCode == "")companyCode = "000"; 7 var rowsData = "[]"; 8 //get方法: 9 varhandler = "Ajax/GetTraineeHandler.ashx?Name=" + name +"&PlanName=" + planName + "&CompanyCode=" +companyCode; 10 $('#tableTrainee').datagrid('options').url = encodeURI(handler); 11 $('#tableTrainee').datagrid('reload'); 12 //post方法: 13 $.post('Ajax/GetTraineeHandler.ashx', { 14 Name: name, 15 PlanName: planName, 16 CompanyCode: companyCode 17 }, function (data) { 18 $('#tableTrainee').datagrid('loadData', JSON.parse(data)); 19 }); 20 }
Post方法中的JSON.parse 函数很重要,它将post得到的字符串转换成了object类,因为过滤函数中需要使用object类的参数。
设置页面过滤函数
1 2 3 function pagerFilter(data) 4 { 5 var dg = ('#table').datagrid();; 6 var opts = dg.datagrid('options'); 7 var pager = dg.datagrid('getPager'); 8 pager.pagination({ 9 onSelectPage:function(pageNum, pageSize){ 10 opts.pageNumber = pageNum; 11 opts.pageSize = pageSize; 12 pager.pagination('refresh',{ 13 pageNumber:pageNum, 14 pageSize:pageSize 15 }); 16 dg.datagrid('loadData',data); 17 } 18 }); 19 if(!data.originalRows){ 20 data.originalRows =(data.rows); 21 } 22 var start =(opts.pageNumber-1)*parseInt(opts.pageSize); 23 var end = start + parseInt(opts.pageSize); 24 data.rows =(data.originalRows.slice(start, end)); 25 return data; 26 }
一般获取Data数据时会采用一次获取全部数据,这种方法的确很方便省事。一次获取数据数据保存在浏览器中,翻页和改变行数的动作会非常的快速。
但是如果获取的数据量非常庞大,比如一百万行数据时怎么办呢?一次全部获取的话会严重影响Datagrid的加载速度,也加重了数据库服务器的工作负担,如果遇到并发用户非常多的情况,那就更加慢了。