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1、适合大数据量,求前n小,n的大小比较小的情况,这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素,效率很高。 扩展:双堆,一个最大堆与一个最小堆结合,可以用来维护中位数。 问题实例: 1)100w个数中找最大的前100个数。
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2、两者不是同一个概念,PHP只是一种程序,而大数据指的是通过用户的各种数据分析的方式,可以全方位的了解一个人或者是一件事情,大数据指的是一种分析方式,可以有很多实现的途径,如果非要分类的话属于数据分析。
3、物联网,云计算,大数据能用php开发 PHP(外文名:PHP: Hypertext Preprocessor,中文名:“超文本预处理器”)是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点,利于学习,使用广泛,主要适用于Web开发领域。
4、建议你读写数据和下载图片分开,各用不同的进程完成。比如说,取数据用get-data.php,下载图片用get-image.php。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。
5、web前端和大数据是两个不同的领域。其中涉及了不同的知识体系以及工具。PHP和python是编程语言,属于工具,不属于方向。你可以用python搞大数据,也可以用PHP来搞大数据,只是python比PHP更合适,效率更高。
1、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、一设置浏览器下载Excel需要的Header 打开php://output流,并设置写入文件句柄。
3、使用phpstudy搭建一个测试平台,直接访问数据库。下载的phpcms安装包拷贝到IIS目录,开通访问,即可搭建成功。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、如果是用mysql数据库的话,一条语句可以插入几千条语句。类似以下语句:insert into table_name (field1,field2) values (1,2),(2,3),(3,5),(5,6)请查看mysql手册。其他数据库请查阅相应手册。
可以采用数据库缓存、事务缓存等技巧。还可以从架构上把事务做合理的分配,花钱扩充你的硬件设施等。比如,阿里巴巴从最初的1台电脑逐步扩充到过万台电脑了。
从严格意义上来说,这个是属于运维范畴内的知识。不过优化代码终归对高并发和大流量有一定的缓解,需要优化的主要还是数据库的操作内容。
网站页面静态化。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析,只需要生成一次,以后每次都直接下载到客户端,效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。
以下是一些总结的方法: 第一,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。
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