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php处理千万级别数据 php大量数据处理

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phpmysql导出千万级csv最快方法1、首先创建要插入100万数据的表格，随机产生数字 。
2、其次创建存储过程 ， 并向表中插入数据，调用存储过程进行插入数据，插入300万条数据 ， 且分几次插入 。
3、最后导出数据到csv，使用函数selectxxxintooutfile，其中outfile后面的路径可以是Windows或macOS或者Linux 。
php里面上千万的数据怎么分页缓存php处理千万级别数据 ， 
就取出20条来php处理千万级别数据，千万级应该没问题
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
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:
【php处理千万级别数据 php大量数据处理】select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′

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