php处理大量数据处理 php处理大批量数据

PHP-大数据量怎么处理优化

1、使用缓存，比如memcache，redis，因为它们是在内存中运行，所以处理数据，返回数据非常快，所以可以应对高并发。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：域名注册、网页空间、营销软件、网站建设、临漳网站维护、网站推广。

2、以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

3、这样的结果就是PHP程序消耗较少的内存，但却增加了数据库服务器的压力，因为数据库会一直等待PHP来取数据，一直到数据全部取完。很显然，缓冲查询模式适用于小数据量查询，而非缓冲查询适应于大数据量查询。

4、来个100人同时点，你要用的是普通的虚拟机就不行了。最好是换种方式实现，不要通过网页进行采集。可以非常简单的在数据库的表，创建一个采集队列，后台执行一个crontab的计划任务，去完成队列里的采集任务。

5、如何优化操作大数据量数据库下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

1、你可以先看看每次中断是固定时长，还是固定次数；也可以多打日志，每次循环都输出些参考参数如循环条件、内存使用等信息，再分析哪些可能导致程序中断的原因。

2、你写代码的时候注意 HTML格式和CSS格式。不要把所有内容都写到同一个DIV中间，这样东西多的时候就会卡住。

3、在php.ini中，有一个参数max_execution_time可以设置PHP脚本的最大执行时间，但是，在php-cgi(php-fpm)中，该参数不会起效。

当数据量猛增的时候，大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试，1亿条数据，分100张表。

MySQL数据库支持的数据大小是非常大的，可以处理数十亿条记录。Mysqli是PHP中的一个扩展库，用于连接和操作MySQL数据库。Mysqli查询支持的数据大小取决于MySQL数据库的版本和配置。

现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘6G。

分享名称：php处理大量数据处理 php处理大批量数据
本文URL：http://shouzuofang.com/article/dceidoh.html