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php千萬級數(shù)據(jù)解決方案 php1000

php千萬級處理是什么?

數(shù)據(jù)庫方面:添加索引,分表或者分區(qū),優(yōu)化sql語句

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)提供瀏陽企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè)、HTML5建站、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為瀏陽眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)站制作公司優(yōu)惠進(jìn)行中。

程序方面:使用緩存,生成靜態(tài),優(yōu)化php語句

服務(wù)器方面:增加服務(wù)器配置,或者增加服務(wù)器的數(shù)量

其他方面:圖片獨(dú)立出去,最好是做異步加載,壓縮js,css文件

phpmysql導(dǎo)出千萬級csv最快方法

1、首先創(chuàng)建要插入100萬數(shù)據(jù)的表格,隨機(jī)產(chǎn)生數(shù)字。

2、其次創(chuàng)建存儲過程,并向表中插入數(shù)據(jù),調(diào)用存儲過程進(jìn)行插入數(shù)據(jù),插入300萬條數(shù)據(jù),且分幾次插入。

3、最后導(dǎo)出數(shù)據(jù)到csv,使用函數(shù)selectxxxintooutfile,其中outfile后面的路徑可以是Windows或macOS或者Linux。

php+mysql 如何優(yōu)化千萬級數(shù)據(jù)模糊查詢加快

關(guān)于mysql處理百萬級以上的數(shù)據(jù)時(shí)如何提高其查詢速度的方法

最近一段時(shí)間由于工作需要,開始關(guān)注針對Mysql數(shù)據(jù)庫的select查詢語句的相關(guān)優(yōu)化方法。

由于在參與的實(shí)際項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)當(dāng)mysql表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬級時(shí),普通SQL查詢效率呈直線下降,而且如果where中的查詢條件較多時(shí),其查詢速度簡直無法容忍。曾經(jīng)測試對一個(gè)包含400多萬條記錄(有索引)的表執(zhí)行一條條件查詢,其查詢時(shí)間竟然高達(dá)40幾秒,相信這么高的查詢延時(shí),任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率,顯得十分重要。以下是網(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優(yōu)化方法:

1、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符,否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

2、對查詢進(jìn)行優(yōu)化,應(yīng)盡量避免全表掃描,首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行 null 值判斷,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描,如:

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0,確保表中num列沒有null值,然后這樣查詢:

select id from t where num=0

4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描,如:

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢:

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描:(不能前置百分號)

select id from t where name like ‘%c%’

若要提高效率,可以考慮全文檢索。

6、in 和 not in 也要慎用,否則會導(dǎo)致全表掃描,如:

select id from t where num in(1,2,3)

對于連續(xù)的數(shù)值,能用 between 就不要用 in 了:

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用參數(shù),也會導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會解析局部變量,但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí);它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而,如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃,變量的值還是未知的,因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描:

select id from t where num=@num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引:

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如:

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9、應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如:

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’

select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算,否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11、在使用索引字段作為條件時(shí),如果該索引是復(fù)合索引,那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引,否則該索引將不會被使 用,并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12、不要寫一些沒有意義的查詢,如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu):

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結(jié)果集,但是會消耗系統(tǒng)資源的,應(yīng)改成這樣:

create table #t(…)

13、很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇:

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換:

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引對查詢都有效,SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢優(yōu)化的,當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí),SQL查詢可能不會去利用索引,如一表中有字段 sex,male、female幾乎各一半,那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率,但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率,因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會重建索引,所以怎樣建索引需要慎重考慮,視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過6個(gè),若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序,一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整,會耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17、盡量使用數(shù)字型字段,若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型,這會降低查詢和連接的性能,并會增加存儲開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符,而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲空間小,可以節(jié)省存儲空間,其次對于查詢來說,在一個(gè)相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ,用具體的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

20、盡量使用表變量來代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù),請注意索引非常有限(只有主鍵索引)。

21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表,以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22、臨時(shí)表并不是不可使用,適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?,例如,?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是,對于一次性事件,最好使 用導(dǎo)出表。

23、在新建臨時(shí)表時(shí),如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果數(shù)據(jù)量不大,為了緩和系統(tǒng)表的資源,應(yīng)先create table,然后insert。

24、如果使用到了臨時(shí)表,在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除,先 truncate table ,然后 drop table ,這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時(shí)間鎖定。

25、盡量避免使用游標(biāo),因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差,如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行,那么就應(yīng)該考慮改寫。

26、使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前,應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題,基于集的方法通常更有效。

27、與臨時(shí)表一樣,游標(biāo)并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法,尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí) 間允許,基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下,看哪一種方法的效果更好。

28、在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ,在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量,若數(shù)據(jù)量過大,應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

30、盡量避免大事務(wù)操作,提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

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