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php读取几千万数据 php导出23万条数据

php+mysql 如何优化千万级数据模糊查询加快

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

十余年的渭南网站建设经验,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。营销型网站建设的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同,自动调整渭南建站的显示方式,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“渭南网站设计”,“渭南网站推广”以来,每个客户项目都认真落实执行。

最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法:

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:

select id from t where num=0

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询:

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号)

select id from t where name like ‘%c%’

若要提高效率,可以考虑全文检索。

6、in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引:

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

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id

应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使 用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:

create table #t(…)

13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换:

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段 sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17、尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。

21、避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使 用导出表。

23、在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。

24、如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ,在结束时设置 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。

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。

linux+nginx+php服务器一个目录几千万个文件会不会影响性能

肯定影响了!

5KW的量说大不大,说小不小。

建议用数据库,分几十个表。一张表100-200W, 那应该无压力

必须要用文件的话,平均分散多个目录吧。

如果用PHP赋值十万个变量数组(比如读取十万条mysql数据来用),做为后台管理脚本来运行会不会太耗系统资

你说的写文件是个思路。如果你只是要求某一个字段是唯一,可以把这个存在内存中,每次进行验证。然后把验证通过的数据写入文件,最后在统一从文件中读出来存入数据库。

但是又会出现个问题。如果你是10万条数据在文件里,你要是想用一个INSERT插入,那必须得先把这数据读到内存里,肯定也很慢,而且不稳定。如果你逐条读出插入,对数据库也是个消耗。不过你可以把数据拆散,比如每1000条插一次。

php千万条数据量查询速度问题

优化查询,必要的索引是肯定需要的,还有就是可以考虑用临时表实现

php读取数据库信息的几种方法

连接到一个 url 地址为localhost 、 端口为 3306 的mysql服务器上。mysql服务器的帐号是"root",密码是"9999"。mysql 服务器上有一个数据库 ok , 数据库里有一个表 abc。表 abc 一共为两列,列名分别是 "id" 和 "name" ,将 abc 里的所有数据读出来。

$dbh = @mysql_connect("localhost:3306","root","9999"); 

/* 定义变量dbh , mysql_connect()函数的意思是连接mysql数据库, "@"的意思是屏蔽报错 */ 

if(!$dbh){die("error");} 

/* die()函数的意思是将括号里的字串送到浏览器并中断PHP程式 (Script)。括号里的参数为欲送出的字串。 */ 

@mysql_select_db("ok", $dbh); 

/* 选择mysql服务器里的一个数据库,这里选的数据库名为 ok */ 

$q = "SELECT * FROM abc"; 

/* 定义变量q, "SELECT * FROM abc"是一个SQL语句,意思是读取表abc中的数据 */ 

br / 

!--========= 方法一 =========-- 

br / 

$rs = mysql_query($q, $dbh); 

/* 定义变量 rs ,函数mysql_query()的意思是:送出 query 字串供 MySQL 做相关的处理或者执行.由于php是从右往左执行的,所以,rs的值是服务器运行mysql_query()函数后返回的值 */ 

if(!$rs){die("Valid result!");} 

echo "table"; 

echo "trtdID/tdtdName/td/tr"; 

while($row = mysql_fetch_row($rs)) echo "trtd$row[0]/tdtd$row[1]/td/tr"; 

/* 定义量变(数组)row,并利用while循环,把数据一一写出来.  

函数mysql_fetch_row()的意思是:将查询结果$rs单列拆到阵列变数中.  

$row[0] 和 $row[1] 的位置可以换*/ 

echo "/table"; 

br / 

!--========= 方法二 =========-- 

br / 

$rs = mysql_query($q, $dbh); 

while($row = mysql_fetch_object($rs)) echo "$row-id $row-name br /"; 

/* id和name可以换位置 */ 

br / 

!--========= 方法三 =========-- 

br / 

$rs = mysql_query($q, $dbh); 

while($row = mysql_fetch_array($rs)) echo "$row[id] $row[name] br /"; 

/* id和name可以换位置 */ 

!--========= 方法三最快 =========-- 

@mysql_close($dbh); 

/* 关闭到mysql数据库的连接 */ 

?

50万条数据存在一txt文件中,用php如何快速读取前1000条记录

$file = 'myfile.txt';

$ic = 0;

$ic_max = 1000;

$handle = fopen($file, "r");

while (!feof($handle) ++$ic=$ic_max) {

$buffer[] = fgets($handle, 4096);

}

fclose($handle);


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