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php大数据如何处理 php处理大数据量数据的思路

php采集大数据的方案

1、建议你读写数据和下载图片分开,各用不同的进程完成。

十载的和平网站建设经验,针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务,响应快,48小时及时工作处理。成都营销网站建设的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同,自动调整和平建站的显示方式,使网站能够适用不同显示终端,在浏览器中调整网站的宽度,无论在任何一种浏览器上浏览网站,都能展现优雅布局与设计,从而大程度地提升浏览体验。创新互联从事“和平网站设计”,“和平网站推广”以来,每个客户项目都认真落实执行。

比如说,取数据用get-data.php,下载图片用get-image.php。

2、多进程的话,php可以简单的用pcntl_fork()。这样可以并发多个子进程。

但是我不建议你用fork,我建议你安装一个gearman worker。这样你要并发几个,就启几个worker,写代码简单,根本不用在代码里考虑thread啊,process等等。

3、综上,解决方案这样:

(1)安装gearman worker。

(2)写一个get-data.php,在crontab里设置它每5分钟执行一次,只负责读数据,然后把读回来的数据一条一条的扔到 gearman worker的队列里;

然后再写一个处理数据的脚本作为worker,例如叫process-data.php,这个脚本常驻内存。它作为worker从geraman 队列里读出一条一条的数据,然后跟你的数据库老数据比较,进行你的业务逻辑。如果你要10个并发,那就启动10个process-data.php好了。处理完后,如果图片地址有变动需要下载图片,就把图片地址扔到 gearman worker的另一个队列里。

(3)再写一个download-data.php,作为下载图片的worker,同样,你启动10个20个并发随便你。这个进程也常驻内存运行,从gearman worker的图片数据队列里取数据出来,下载图片

4、常驻进程的话,就是在代码里写个while(true)死循环,让它一直运行好了。如果怕内存泄露啥的,你可以每循环10万次退出一下。然后在crontab里设置,每分钟检查一下进程有没有启动,比如说这样启动3个process-data worker进程:

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.1.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.2.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.3.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

不知道你明白了没有

PHP-大数据量怎么处理优化

大数据的话可以进行以下操作:

减少对数据库的读取,也就是减少调用数据库,

进行数据缓存,

利用数据库的自身优化技术,如索引等

精确查询条件,有利于提高查找速度

php怎么导出大量数据的Excel

php导出大量数据Excel的具体操作步骤如下:

1、使用phpstudy搭建一个测试平台,直接访问数据库。

2、下载的phpcms安装包拷贝到IIS目录,开通访问,即可搭建成功。

3、登录网站后台,系统权限,文件目录以及数据库等功能,进行管理。

4、在phpcms后台,扩展,数据库工具,数据库导出,程序池选择phpcmsv9,开始备份数据。

5、打开IIS网站目录,在D:\wwwroot\kmxy\wwwroot\caches\bakup\default文件夹,查看导出的数据库文件。

6、登录phpmyadmin,选择数据库导出,选择Excel格式,即可导出。

如何优化操作大数据量数据库

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。

1.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。索引的使用要恰到好处,其使用原则如下:

●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(pound index)。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低,如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来,可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性,必要时进行修复。另外,当数据库表更新大量数据后,删除并重建索引可以提高查询速度。

2.避免或简化排序

应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时,优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素:

●索引中不包括一个或几个待排序的列;

●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样;

●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么应当试图简化它,如缩小排序的列的范围等。

3.消除对大型表行数据的顺序存取

在嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如,两个表:学生表(学号、姓名、年龄……)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作:

SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num1001) OR order_num=1008

虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的 *** ,所以应该改为如下语句:

SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num1001

UNION

SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008

这样就能利用索引路径处理查询。

4.避免相关子查询

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

5.避免困难的正规表达式

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode “98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。

另外,还要避免非开始的子串。例如语句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3]“80”,在where子句中采用了非开始子串,因而这个语句也不会使用索引。

6.使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如:

SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other columns

FROM cust,rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance0

AND cust.postcode“98000”

ORDER BY cust.name

如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中,并按客户的名字进行排序:

SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other columns

FROM cust,rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance0

ORDER BY cust.name

INTO TEMP cust_with_balance

然后以下面的方式在临时表中查询:

SELECT * FROM cust_with_balance

WHERE postcode“98000”

临时表中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。

注意:临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下,注意不要丢失数据。

7.用排序来取代非顺序存取

非顺序磁盘存取是最慢的操作,表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况,使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

有些时候,用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

实例分析

下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表,模式如下所示:

1.part表

零件号?????零件描述????????其他列

(part_num)?(part_desc)??????(other column)

102,032???Seageat 30G disk?????……

500,049???Novel 10M neork card??……

……

2.vendor表

厂商号??????厂商名??????其他列

(vendor _num)?(vendor_name) (other column)

910,257?????Seageat Corp???……

523,045?????IBM Corp?????……

……

3.parven表

零件号?????厂商号?????零件数量

(part_num)?(vendor_num)?(part_amount)

102,032????910,257????3,450,000

234,423????321,001????4,000,000

……

下面的查询将在这些表上定期运行,并产生关于所有零件数量的报表:

SELECT part_desc,vendor_name,part_amount

FROM part,vendor,parven

WHERE part.part_num=parven.part_num

AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num

ORDER BY part.part_num

如果不建立索引,上述查询代码的开销将十分巨大。为此,我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下:

表?????行尺寸???行数量?????每页行数量???数据页数量

(table)?(row size)?(Row count)?(Rows/Pages)?(Data Pages)

part????150?????10,000????25???????400

Vendor???150?????1,000???? 25???????40

Parven???13????? 15,000????300?????? 50

索引?????键尺寸???每页键数量???页面数量

(Indexes)?(Key Size)?(Keys/Page)???(Leaf Pages)

part?????4??????500???????20

Vendor????4??????500???????2

Parven????8??????250???????60

看起来是个相对简单的3表连接,但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到,在part_num上和vendor_num上有簇索引,因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是:首先从part中顺序读取400页,然后再对parven表非顺序存取1万次,每次2页(一个索引页、一个数据页),总计2万个磁盘页,最后对vendor表非顺序存取1.5万次,合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为5.04万次。

hibernate如何优化大数据量操作?

建议你直接用Jdbc好了,用batch,这样是最快的。

如何实现大数据量数据库的历史数据归档

打开数据库

con.Open();

读取数据

OdbcDataReader reader = cmd.ExecuteReader();

把数据加载到临时表

dt.Load(reader);

在使用完毕之后,一定要关闭,要不然会出问题

reader.Close();

这个问题是这样的:

首先你要明确你的插入是正常业务需求么?如果是,那么只能接受这样的数据插入量。

其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize

最后有个方法可以使用,如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片

时间维度分区表,然后定情按照规则将属于历史的分区数据迁移到,历史库上,写个存储自动维护分区表。

如何用java jdbc 向数据库表插入大数据量

一次性插入大量数据,只能使用循环,

如:游标,while 循环语句

下面介绍While 循环插入数据,

SQL 代码如下:

IF OBJECT_ID('dbo.Nums') IS NOT NULL

DROP TABLE dbo.Nums;

GO

CREATE TABLE dbo.Nums(n INT NOT NULL PRIMARY KEY);

DECLARE @max AS INT, @rc AS INT;

SET @max = 5000000;

SET @rc = 1;

INSERT INTO Nums VALUES(1);

WHILE @rc * 2 = @max

BEGIN

INSERT INTO dbo.Nums SELECT n + @rc FROM dbo.Nums;

SET @rc = @rc * 2;

END

INSERT INTO dbo.Nums SELECT n + @rc FROM dbo.Nums WHERE n + @rc = @max;

--以上函数取自Inside SQL Server 2005: T-SQL Query一书。

INSERT dbo.Sample SELECT n, RAND(CAST(NEWID() AS BINARY(16))) FROM Nums

php 怎么解决 大数据量 插入数据库

ini_set('max_execution_time','0');

$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test","root","123456");

$sql = "insert into test(name,age,state,created_time) values";

for($i=0; $i100000; $i++){

$sql .="('zhangsan',21,1,'2015-09-17')";

}

$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1);

var_dump($sql);

if($pdo - exec($sql)){

echo "插入成功!";

echo $pdo - lastinsertid();

}

试试吧。10万条1分钟多,我觉得还行

请教如何通过WCF传输大数据量数据

就是直接把DataSet 类型作为参数直接传递给服务端

WCF默认支持这么做,直接传Datatable不行。

你看一下 “服务引用设置”中你选的 *** 类型是什么,我选的是System.Array

字典 *** 类型是默认第一项 System.Collections.Generic.Dictionary

又是一个把自己架在火上烤的需求啊,

如果不考虑传输因素,可以调整wcf配置,提升传递的容量,如果是对象传递可能还要调整对象层次的深度


本文名称:php大数据如何处理 php处理大数据量数据的思路
文章转载:http://jkwzsj.com/article/dohgpij.html

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