caching i forbindelse med database hvornår og hvordan

Det er lidt pest eller kolera.

seperate SQL queries tager lang tid

gemme åben data reader i session er hård ved databasen p.g.a. de mange åbne
connections

gemme data i session kan kræve meget memory hvis data er store

Du må prioritere.

[jeg mener iøvrigt at de mere ASP.NET kyndige end mig siger at der
er et andet sted at gemme ind i Session objektet, men konceptet er det samme]

Nu ved jeg ikke hvad du søger efter i din database, men 10-20 sekunder lyder af
meget. For meget ;)  Min umiddelbare anbefaling er at kigge på en omstrukturering
af din database-struktur.

Hvis det er normale queries, så kunne de være manglende index på ON og WHERE
betingelser.

Men det kunne også være de giftige LIKE '%xxx%' og hvis det er et uomgåeligt krav,
så bliver performance ikke god.

Det er en fritekst søgning som søger '%xxx%' Jeg vil være ked af at lave min database om. Problemet er også kun når der søges på noget der forkommer mange gange, eller performer det fint.

Er der nogen der fortælle mere om den sidste løsning arne_v nævner?

%xxx% søgninger kan i sig selv ikke optimeres. Hvis det er nødvendigt, skal du
kigge på noget med FULLTEXT indexering (eller lave det selv).

Jeg er heller ikke intereseret i at optimere selve søgningen, problemet er at resultatet for søgningen vise med 20 poster af gangen, og jeg må da kunne optimere de efterfølgende søgninger når man skifter side til de næste 20 poster (Det er samme søgning)

er det fordi at du loader ALLE poster der matcher din søgning, og ikke kun de 20 første?

Ja jeg henter et resultset med alle poster der matcher søgningen hver gange der skiftes side.

Er der flere kommentar her?

ikke fra mig

Jeg vil godt vende lidt tilbage til optimering af søgningen. erikjacobsen nævnte noget om FULLTEXT indexering, er det noget jeg kan bruge til at optimere en %xxxx% søgning?

Hvad gøre eksperten, google osv. de søger da også på kryds og tværs i teksterne?

Syntaxen er anderledes men ja det er nok noget du kan bruge til at erstatte den
LIKE.

E og Google bruger sikkert fulltext eller noget tilsvarende.

[Google har nok kunnet investere et par kroner i en special løsning]

Nå men så må jeg jo til at rode med FULLTEXT indexering. Jeg opretter et nyt spørgsmål hvor jeg vil spørge lidt nærmere omkring dette.

arne_v og erikjacobsen i skal have mange tak for hjælpen, smid nogle svar så i kan få point!

start her:
  http://dev.mysql.com/doc/mysql/en/Fulltext_Search.html

og et svar

Jeg mangler et svar fra erikjacobsen!

Jeg samler slet ikke på point, tak.

Jamen så tak for hjælpen!