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php数据查询优化 php查询数据库数据

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php php for循环查询数据库效率低，该如何优化mysql mysql那就用sphinx 技术，目前这个是最好的，没有之一 。
下面是我百度百科弄过来的，怎么使用还得你自己看白皮书了 。
Sphinx的主要特性包括：
高速索引 (在新款CPU上,近10 MB/秒);
高速搜索 (2-4G的文本量中平均查询速度不到0.1秒);
高可用性 (单CPU上最大可支持100 GB的文本,100M文档);
提供良好的相关性排名
支持分布式搜索;
提供文档摘要生成;
提供从MySQL内部的插件式存储引擎上搜索
支持布尔,短语, 和近义词查询;
支持每个文档多个全文检索域(默认最大32个);
支持每个文档多属性;
支持断词;
支持单字节编码与UTF-8编码 。[1]
求助，php这样如何优化应该修改SQL语句，同时获得A、B表php数据查询优化的结果 。
请php数据查询优化你给出A、B两个表php数据查询优化的结构（字段含义），可以给php数据查询优化你详细写出语句 。
一般可以这样：
SELECT A.* , B.id FROM A LEFT JOIN B ON A.id=B.id
查询的A.*是你现在从A表查询的所有字段，B.id是在B表的存在情况，如果为空表示不存在 。
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 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php数据查询优化，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：

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