php千萬級數(shù)據(jù)如何處理,php千萬級數(shù)據(jù)怎么優(yōu)化

Thinkphp下導(dǎo)入千萬級txt文件好方法

$fp?=?fopen($file,?"r");

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$num?=?10;

$chunk?=?4096;

$fs?=?sprintf("%u",?filesize($file));

$max?=?(intval($fs)?==?PHP_INT_MAX)???PHP_INT_MAX?:?filesize($file);

for?($len?=?0;?$len??$max;?$len?+=?$chunk)?{

$seekSize?=?($max?-?$len??$chunk)???$chunk?:?$max?-?$len;

fseek($fp,?($len?+?$seekSize)?*?-1,?SEEK_END);

$readData?=?fread($fp,?$seekSize)?.?$readData;

if?(substr_count($readData,?"n")?=?$num?+?1)?{

preg_match("!(.*?n){".($num)."}$!",?$readData,?$match);

$data?=?$match[0];

break;

}

}

fclose($fp);

echo?$data;

只要不讀到內(nèi)存操作就好辦

php+mysql優(yōu)化，百萬至千萬級快速分頁mysql性能到底能有多高

php+Mysql 優(yōu)化，百萬至千萬級快速分頁

MySql 性能到底能有多高？用了php半年多，真正如此深入的去思考這個問題還是從前天開始。有過痛苦有過絕望，到現(xiàn)在充滿信心！MySql 這個數(shù)據(jù)庫絕對是適合dba級的高手去玩的，一般做一點1萬篇新聞的小型系統(tǒng)怎么寫都可以，用xx框架可以實現(xiàn)快速開發(fā)?？墒菙?shù)據(jù)量到了10萬，百萬至千萬，他的性能還能那么高嗎？一點小小的失誤，可能造成整個系統(tǒng)的改寫，甚至更本系統(tǒng)無法正常運行！好了，不那么多廢話了。用事實說話，看例子：

數(shù)據(jù)表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個字段，其中 title 用定長，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。這是一個基本的新聞系統(tǒng)的簡單模型。現(xiàn)在往里面填充數(shù)據(jù)，填充10萬篇新聞。

最后collect 為 10萬條記錄，數(shù)據(jù)庫表占用硬盤1.6G。OK ,看下面這條sql語句：

select id,title from collect limit 1000,10; 很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10; 從9萬條開始分頁，結(jié)果？

8-9秒完成，my god 哪出問題了？？？？其實要優(yōu)化這條數(shù)據(jù)，網(wǎng)上找得到答案?？聪旅嬉粭l語句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。為什么？因為用了id主鍵做索引當(dāng)然快。網(wǎng)上的改法是：

select id,title from collect where id=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

這就是用了id做索引的結(jié)果?？墒菃栴}復(fù)雜那么一點點，就完了?？聪旅娴恼Z句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到了這里我相信很多人會和我一樣，有崩潰感覺！vtype 做了索引了??？怎么會慢呢？vtype做了索引是不錯，你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，從9萬開始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測試結(jié)果8-9秒到了一個數(shù)量級。從這里開始有人提出了分表的思路，這個和discuz 論壇是一樣的思路。思路如下：

建一個索引表： t (id,title,vtype) 并設(shè)置成定長，然后做分頁，分頁出結(jié)果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？實驗下就知道了。

10萬條記錄到 t(id,title,vtype) 里，數(shù)據(jù)表大小20M左右。用

select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了?；旧?.1-0.2秒可以跑完。為什么會這樣呢？我猜想是因為collect 數(shù)據(jù)太多，所以分頁要跑很長的路。limit 完全和數(shù)據(jù)表的大小有關(guān)的。其實這樣做還是全表掃描，只是因為數(shù)據(jù)量小，只有10萬才快。OK，來個瘋狂的實驗，加到100萬條，測試性能。

加了10倍的數(shù)據(jù)，馬上t表就到了200多M，而且是定長。還是剛才的查詢語句，時間是0.1-0.2秒完成！分表性能沒問題？錯！因為我們的limit還是9萬，所以快。給個大的，90萬開始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看結(jié)果，時間是1-2秒！

why 　 分表了時間還是這么長，非常之郁悶！有人說定長會提高limit的性能，開始我也以為，因為一條記錄的長度是固定的，mysql 應(yīng)該可以算出90萬的位置才對??？ 可是我們高估了mysql 的智能，他不是商務(wù)數(shù)據(jù)庫，事實證明定長和非定長對limit影響不大？怪不得有人說 discuz到了100萬條記錄就會很慢，我相信這是真的，這個和數(shù)據(jù)庫設(shè)計有關(guān)！

難道MySQL 無法突破100萬的限制嗎？？？到了100萬的分頁就真的到了極限？？？

答案是： NO !!!! 為什么突破不了100萬是因為不會設(shè)計mysql造成的。下面介紹非分表法，來個瘋狂的測試！一張表搞定100萬記錄，并且10G 數(shù)據(jù)庫，如何快速分頁！

好了，我們的測試又回到 collect表，開始測試結(jié)論是： 30萬數(shù)據(jù)，用分表法可行，超過30萬他的速度會慢道你無法忍受！當(dāng)然如果用分表+我這種方法，那是絕對完美的。但是用了我這種方法后，不用分表也可以完美解決！

答案就是：復(fù)合索引！有一次設(shè)計mysql索引的時候，無意中發(fā)現(xiàn)索引名字可以任取，可以選擇幾個字段進來，這有什么用呢？開始的select id from collect order by id limit 90000,10; 這么快就是因為走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱著試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。然后測試

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！

再測試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾，8-9秒，沒走search索引！

再測試：search(id,vtype)，還是select id 這個語句，也非常遺憾，0.5秒。

綜上：如果對于有where 條件，又想走索引用limit的，必須設(shè)計一個索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！

完美解決了分頁問題了?？梢钥焖俜祷豬d就有希望優(yōu)化limit ， 按這樣的邏輯，百萬級的limit 應(yīng)該在0.0x秒就可以分完。看來mysql 語句的優(yōu)化和索引時非常重要的！

好了，回到原題，如何將上面的研究成功快速應(yīng)用于開發(fā)呢？如果用復(fù)合查詢，我的輕量級框架就沒的用了。分頁字符串還得自己寫，那多麻煩？這里再看一個例子，思路就出來了：

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！

mygod ，mysql 的索引竟然對于in語句同樣有效！看來網(wǎng)上說in無法用索引是錯誤的！

有了這個結(jié)論，就可以很簡單的應(yīng)用于輕量級框架了：

代碼如下：

$db=dblink();

$db-pagesize=20;

$sql="select id from collect where vtype=$vtype";

$db-execute($sql);

$strpage=$db-strpage(); //將分頁字符串保存在臨時變量，方便輸出

while($rs=$db-fetch_array()){

　 $strid.=$rs['id'].',';

}

$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //構(gòu)造出id字符串

$db-pagesize=0; //很關(guān)鍵，在不注銷類的情況下，將分頁清空，這樣只需要用一次數(shù)據(jù)庫連接，不需要再開；

$db-execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");

php while($rs=$db-fetch_array()):

tr

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['id']; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['url']; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['sTime']; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['gTime']; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['vtype']; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp;a act=showid= php echo $rs['id']; $amp;quot;$ target="_blank"$amp;amp;$lt; php echo $rs['title']; $amp;amp;$lt;/a$amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['tag']; $amp;amp;$lt;/td

/tr

php endwhile;

/table

php

echo $strpage;

通過簡單的變換，其實思路很簡單：1）通過優(yōu)化索引，找出id，并拼成 "123,90000,12000" 這樣的字符串。2）第2次查詢找出結(jié)果。

小小的索引+一點點的改動就使mysql 可以支持百萬甚至千萬級的高效分頁！

通過這里的例子，我反思了一點：對于大型系統(tǒng)，PHP千萬不能用框架，尤其是那種連sql語句都看不到的框架！因為開始對于我的輕量級框架都差點崩潰！只適合小型應(yīng)用的快速開發(fā)，對于ERP,OA，大型網(wǎng)站，數(shù)據(jù)層包括邏輯層的東西都不能用框架。如果程序員失去了對sql語句的把控，那項目的風(fēng)險將會成幾何級數(shù)增加！尤其是用mysql 的時候，mysql 一定需要專業(yè)的dba 才可以發(fā)揮他的最佳性能。一個索引所造成的性能差別可能是上千倍！

PS: 經(jīng)過實際測試，到了100萬的數(shù)據(jù)，160萬數(shù)據(jù)，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分頁最好別讓別人看到10萬條以后的數(shù)據(jù)，要不然會很慢！就算用索引。經(jīng)過這樣的優(yōu)化，mysql到了百萬級分頁是個極限！但有這樣的成績已經(jīng)很不錯，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160萬的數(shù)據(jù)用 id in (str) 很快，基本還是0秒。如果這樣，千萬級的數(shù)據(jù)，mysql應(yīng)該也很容易應(yīng)付。

php 學(xué)習(xí)

是一個表有千萬行數(shù)據(jù)。

你可以用瘋狂復(fù)制插入數(shù)據(jù)試試，在達到十萬條時，查詢速度明顯下降。

優(yōu)化也不難。

1.行變列，例如4個字段的表有4000萬條數(shù)據(jù)，你就做成400個字段，那么表的數(shù)據(jù)只有10萬條。因為這種做法和數(shù)據(jù)庫字段越少越好的原則相違背，所以很多人不敢用。但是經(jīng)我嘗試，這種做法好得不得了。

2.行變列是一種方向，如果嫌一次增加字段過多，那就做多幾張表，每張表的字段適中，大概40來個，每張表幾萬條記錄。

總之一句話，數(shù)據(jù)庫設(shè)計一個原則，字段越少越好，表越少越好，行越少越好，列越少越好。

這四個少相互矛盾。

這些原則是由數(shù)據(jù)庫的功能決定的，數(shù)據(jù)庫的兩個基本功能，存和取。

存在一個表方便，是以取的艱難為代價的。

如果存肯艱難點，那么取就輕松了。

什么數(shù)據(jù)庫設(shè)計原則還有什么范式逆范式索引反索引等等xxx原則不過是這對基本矛盾的產(chǎn)物而已。

自己贊一個。

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

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：圖片獨立出去，最好是做異步加載，壓縮js,css文件

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)時如何提高其查詢速度的方法

最近一段時間由于工作需要，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。

由于在參與的實際項目中發(fā)現(xiàn)當(dāng)mysql表的數(shù)據(jù)量達到百萬級時，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，其查詢速度簡直無法容忍。曾經(jīng)測試對一個包含400多萬條記錄（有索引）的表執(zhí)行一條條件查詢，其查詢時間竟然高達40幾秒，相信這么高的查詢延時，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行全表掃描。

2、對查詢進行優(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 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，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。如下面語句將進行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強制查詢使用索引：

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

8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。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子句中對字段進行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。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“=”左邊進行函數(shù)、算術(shù)運算或其他表達式運算，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。

php千萬條數(shù)據(jù)量查詢速度問題

優(yōu)化查詢，必要的索引是肯定需要的，還有就是可以考慮用臨時表實現(xiàn)

網(wǎng)頁標(biāo)題：php千萬級數(shù)據(jù)如何處理,php千萬級數(shù)據(jù)怎么優(yōu)化
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