更新单个数据（大型数据集）的淘汰赛非常慢答案

【问题标题】：Knockout very slow on updating single data (large dataset)更新单个数据（大型数据集）的淘汰赛非常慢
【发布时间】：2014-01-05 06:33:01
【问题描述】：

我有一个淘汰赛项目进展顺利，直到我开始使用它来处理更多数据。使用少于 50 条记录的数据集，这很棒。但是如果有 200 条、500 条甚至更多条记录，它就无法做到。

我已经阅读了所有我可以阅读的内容（包括Knockout.js incredibly slow under semi-large datasets），但我的问题无法通过模板解决。我正在使用 SlickGrid（并且无法切换到 ko.grid）并且当时尝试禁用部分屏幕，我真的认为这与网格有关。

在更新字段时会出现此问题。它会冻结屏幕一分钟或更长时间。它会在此过程中更新一些 Computed，但它们都不会花费任何显着的时间来运行。

我尝试限制 Computeds 以将它们从等式中删除，但没有帮助。

除了对数据进行分页以从不处理超过 50 条记录之外，有什么想法吗？

编辑：我能展示的最接近的是我所基于的这个小提琴：http://jsfiddle.net/rniemeyer/A9NrP/

我主要编辑了更新部分：

var data = ko.utils.unwrapObservable(settings.data); //just for subscription

很重，我使用了另一种机制来订阅更新。

它在 Fiddle 上运行良好，但在大规模上却不行。我目前的假设是，在一个记录发生变化后，所有可观察的数据都会被重新评估，即使是那些没有变化的。

【问题讨论】：

如果您可以为应用程序的有问题部分添加一个小提琴/或对问题进行等效模拟，这将有助于调试/推荐解决方案。
我很愿意，但这是不可能的；该项目超级大，简化它以将其放入 Fiddle 绕过了问题......对不起
这个问题可能与对更新的 observable 没有足够精细的控制有关。但没有孤立的测试用例，一切都只是猜测。

标签： knockout.js slickgrid

【解决方案1】：

在淘汰赛 3 中，绑定是在单个元素上评估的，因此对一个元素的更新不会评估您可能拥有的其他绑定。

这可能与您的问题有关，因此如果您使用任何旧版本，请尝试更新，看看它是否能改善您的情况。

如果您在淘汰赛中有许多绑定
Here also Ryan Niemeyer talks about very large abservable arrays and how to optimise pushing items into them

【讨论】：

我已经在使用 ko v3.0.0。我知道如果没有完整的代码，这很难推销。但无论如何，感谢所有提出想法的人！

【解决方案2】：

我终于明白了。问题出在 DataView 周围。我会根据任何更改更新它（有时甚至更频繁）。我在 ViewModel 中构建了一个计算的 observable 来重新计算它：

    var cachedFilterCount = 0;
    var dataViewUpdater = ko.computed(function () {
        var cachedCount = cachedFilterCount, actualCount = viewModel.filteredEmployeeList().length;
        if (cachedCount !== actualCount) {
            cachedFilterCount = actualCount;
            dataView.setItems(ko.toJS(viewModel.filteredEmployeeList), "EmployeeId");
        } else if (viewModel.vmHasChanges()) {
            _.any(filteredEmployeeList(), function (item) {
                if (item.hasChanges()) {
                    dataView.updateItem(item.EmployeeId(), ko.toJS(item));
                }
            });
        }
    });

而不是以前对我的基本列表中的任何更改执行完整的 dataView.setItems。通过对网格数据的细粒度更新，它的运行速度足够快，并且会在正确的时间重新计算。

再次感谢所有参与的人。

【讨论】：