Avatar billede thomasfhansen Nybegynder
24. november 2003 - 16:34 Der er 7 kommentarer og
1 løsning

SpeedUp af sammenkædede ODBC tabeller i Access

Hej

Jeg bruger nogle sammenkædede ODBC tabeller i Access, og jeg syntes at det går lidt langsomt.
Er der en måde hvor jeg kan cache tabellerne?
Ændringerne er ikke så vigtige, da det er statistiske opslag der bliver lavet et stykke tid bagud.

Med venlig hilsen
Thomas Hansen
Avatar billede terry Ekspert
24. november 2003 - 16:43 #1
Depends on what you are doing! You should also make sure that the tables are indexed. How many records are we talking about?
Avatar billede thomasfhansen Nybegynder
09. december 2003 - 10:53 #2
Jeg har desværre været uden Internet et stykke tid.
Der er 3 tabeller med henholdsvis 15000, 25000 og 40000 records, hvis jeg importere dataene, er der masser af fart på.

Så jeg tænkte faktisk på at gøre de istede for.

Kan man automatisk importere nye data fra de sammenkædede ODBC tabeller?

Med venlig hilsen
Thomas Hansen
Avatar billede terry Ekspert
09. december 2003 - 18:03 #3
If they are linked tables then make a local table with the same structure and then use am append query to copy the data from the linked tables into the local tables.
Avatar billede terry Ekspert
13. december 2003 - 13:00 #4
and?
Avatar billede terry Ekspert
31. januar 2004 - 11:24 #5
.
Avatar billede terry Ekspert
31. januar 2004 - 11:24 #6
.
Avatar billede thomasfhansen Nybegynder
31. januar 2004 - 16:08 #7
Tak for hjælpen Terry
Avatar billede terry Ekspert
31. januar 2004 - 16:37 #8
selv tak
Avatar billede Ny bruger Nybegynder

Din løsning...

Tilladte BB-code-tags: [b]fed[/b] [i]kursiv[/i] [u]understreget[/u] Web- og emailadresser omdannes automatisk til links. Der sættes "nofollow" på alle links.

Loading billede Opret Preview
Kategori
Dyk ned i databasernes verden på et af vores praksisnære Access-kurser

Log ind eller opret profil

Hov!

For at kunne deltage på Computerworld Eksperten skal du være logget ind.

Det er heldigvis nemt at oprette en bruger: Det tager to minutter og du kan vælge at bruge enten e-mail, Facebook eller Google som login.

Du kan også logge ind via nedenstående tjenester