php优化数据库 php大数据优化

PHP优化MYSQL数据库的方法有哪些

1、案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

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2、2个方面：sql语句优化，缓存。sql语句中select * from 表 不需要全部信息的话就尽量不要用*，要哪个字段就写哪个，不要怕写。如今php中有许多的缓存方式，有模板缓存，sql查询缓存。

3、如果是1 用SET AUTOCOMMIT = 0 ，提高数据修改速度 PHP优化需要 MySQL Slow Log 分析工具分析日志：mysqldumpslow或mysqlsla比较不错。

4、 phpecho $strpage； 通过简单的变换，其实思路很简单：1)通过优化索引，找出id，并拼成 123，90000，12000 这样的字符串。2)第2次查询找出结果。

5、已安装mysql数据库；检查php环境是否已开启mysql扩展（一般情况下是开启的）；检查方法：a.使用phpinfo()；函数，看有没有mysql项；b.打开php.ini文件，检查php_mysql.dll前分号是否已取掉。

php怎么做数据库优化

1、1并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

2、那就用sphinx 技术，目前这个是最好的，没有之一。下面是我百度百科弄过来的，怎么使用还得你自己看白皮书了。

3、办法就是一次性全查询出来，然后用PHP程序来处理，优点是减少数据库连接查询次数，提高效率，缺点就是，有可能会多写一部分php代码。总的来说php的处理速度要比循环查询要效率高。

4、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。对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

5、我只针对你这个做优化吧。第一个不要用select * 这样的sql语句，你需要什么字段就写哪些字段 都需要的话，你都写出来，select * 效率很低的。

6、给你个思路 先最大化 PHP 效率充分利用 系统资源。把 sql 拆开比如2万一个用一个 php 去跑 总共用5个 php 一起跑。然后最大化 mysql 效率 查一下mysql 的瓶颈在哪。针对性的去优化。

PHP-大数据量怎么处理优化

2尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

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。

1尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

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。

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。

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。

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