php導(dǎo)出百萬數(shù)據(jù)耗時長 php百萬數(shù)據(jù)推送

a數(shù)據(jù)庫中有幾百萬條數(shù)據(jù)，用php從a數(shù)據(jù)庫中取出數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，速度很慢。

本身從幾百萬數(shù)據(jù)中查1000條就慢,你還用for去循環(huán)這個過程 不慢就怪了

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php 我使用PHPExcel導(dǎo)excel數(shù)據(jù)到mysql數(shù)據(jù)庫中，但數(shù)據(jù)量一旦幾百上千條就很慢，有什么解決方法？

可以用工具，Navicat是支持將excel直接導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫的，而不用去用PHPExcel將excel讀入后寫成PHP在導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫，喜歡我的答案對你有用O(∩_∩)O哈哈~

php 處理上百萬條的數(shù)據(jù)庫如何提高處理查詢速度

1.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。

2.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

3.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。

4.應(yīng)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.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

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。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 'abc%'

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)運算或其他表達(dá)式運算，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，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字段作為條件時才能保證系統(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.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：

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，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，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個，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，因為 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)致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費相當(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。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，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 ，因為首先變長字段存儲空間小，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)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22.臨時表并不是不可使用，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數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件，最好使用導(dǎo)出表。

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

25.盡量避免使用游標(biāo)，因為游標(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表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結(jié)果集中包括“合計”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)束時設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

30.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。

用程序?qū)?shù)據(jù)那種語言效率高比如 php python ruby perl等，處理上千萬條數(shù)據(jù)，php我的用10分鐘導(dǎo)一次

在同一的機(jī)器上用類似的算法，并且統(tǒng)一編譯成字節(jié)碼或者統(tǒng)一不編譯，處理大量文本數(shù)據(jù)的效率主要看語言解釋器時，效率由高到低大致是 perl, python, php, ruby, perl 明顯快，尤其涉及正則表達(dá)式處理時，ruby 明顯慢，即使用最新的 Ruby 2.2.0 解釋器，舊的 ruby 解釋器更慢。

php查詢速度慢,數(shù)據(jù)到100W分頁速度3秒多

分頁本來就是數(shù)據(jù)越多越慢,正常情況下,絕對有條件限制,例如時間

還可以不用limit,用id段查詢,弊端是不能斷

PHP導(dǎo)出100萬數(shù)據(jù)到excel

php導(dǎo)出數(shù)據(jù)excel有專門的庫，當(dāng)導(dǎo)出少量數(shù)據(jù)的時候速度很快，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量大的時候就會存在服務(wù)器內(nèi)存不夠之類的。

所以在導(dǎo)出大量數(shù)據(jù)的時候就應(yīng)該分頁查詢數(shù)據(jù)，避免服務(wù)器宕機(jī)。正好PHP提供了fputcsv函數(shù)可以將數(shù)據(jù)寫入到csv文件中。

這樣我們就可以使用PHP對數(shù)據(jù)進(jìn)行分頁查詢，再寫入到csv文件中。

文章題目：php導(dǎo)出百萬數(shù)據(jù)耗時長 php百萬數(shù)據(jù)推送
網(wǎng)站鏈接：http://www.muchs.cn/article28/dooddcp.html

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