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1、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。
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2、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。
3、首先，安装程序会显示一个启动画面。如果使用的是不同的安装盘，也许Readme文件的格式可能有所不同，但是不影响应用程序的安装。在上面的对话框中可以直接单击对话框上的【下一步】按钮，进入下面的操作。
4、SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。2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。30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
5、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。
Nginx+php-fpm实现原理 Nginx本身不会对PHP进行解析，终端对PHP页面的请求将会被Nginx交给FastCGI进程监听的IP地址及端口，由php-fpm作为动态解析服务器处理，最后将处理结果再返回给nginx。
两者Nginx配置 unix socket 需要在nginx配置文件中填写php-fpm运行的pid文件地址。
也就是php-fpm启动了一个监听进程对9000端口进行监听。它会调起一个tcp/ip服务，nginx在调用的时候会走一次tcp请求流程，也就是3次握手4次挥手，会走到网络七层中的第四层传输层。
php-fpm接口采用fastcgi 非常遗憾，php-fpm和fastcgi完全绑定了，无法独立使用 。只能部署在支持http-fcgi协议转换程序背后(nginx）。
php-fpm是一个独立的php-fcgi管理软件，它要整合进web服务中，需要使用代理模式 一般与nginx搭配。
1、需求分析 需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。
2、大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准，一是清晰、二是符合现实。
3、数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。
4、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
5、大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。