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php大数据优化 php 大数据( 三 )

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29、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 。
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+Mysql 大数据导入怎样提高效率优化SQL插入语句；
比如循环一条一条插入，改成链接多个值进行插入 。
将：
foreach($re as $it){
$sql="insert into table (id,name) values(".$it['id'].","."$it['name'].")";
mysql_query($sql);
}
改为：
$sql="insert into table (id,name) values";
foreach($re as $it){
$str="'".$it['id']."','".$it['name']."'";
}
$sql .= "(".$str."),";
$sql2 = substr($sql,0,-1);
mysql_query($sql);
打开mysql的配置文件 ， my.ini文件，并找到：max_allowed_packet项；
将值修改大一点，具体根据自己需要修改 。比如这里修改为：1G 。
重启mysql服务；
5
如果运行页面提示内存溢出，可将值设大一点 。
Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 132907287 bytes)
步骤阅读
6
这样，面对千万数据导入的时候 ， 比原来那种方法至少快好多倍 。
PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发使用缓存 ， 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 。
2.增加带宽和机器性能，1M的带宽同时处理的流量肯定有限，所以在资源允许的情况下，大带宽，多核cpu,高内存是一个解决方案 。
3.分布式，让多个访问分到不同的机器上去处理，每个机器处理的请求就相对减少了 。
简单说些常用技术 ， 负载均衡，限流，加速器等
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