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php大数据解决方案 php大数据解决方案有哪些

IT技术数据库

php 怎么解决 大数据量 插入数据库ini_set('max_execution_time','0');
$pdo
=
new
PDO("mysql:host=localhost;dbname=test","root","123456");
$sql
=
"insert
into
test(name,age,state,created_time)
values";
for($i=0;
$i100000;
$i++){
$sql
.="('zhangsan',21,1,'2015-09-17')";
}
$sql
=
substr($sql,0,strlen($sql)-1);
var_dump($sql);
if($pdo
-
exec($sql)){
echo
"插入成功！";
echo
$pdo
-
lastinsertid();
}
试试吧 。10万条1分钟多，我觉得还行
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?。簿褪羌跎俚饔檬菘? ，
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 更新大数据时很慢没必要一次性查出100W条 。每次请求3-5W数据update，分页用递归 。
控制好变量内存，不要内存溢出 。
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
php 高并发解决思路解决方案 php 高并发解决思路解决方案php大数据解决方案，如何应对网站大流量高并发情况 。本文为大家总结php大数据解决方案了常用php大数据解决方案的处理方式php大数据解决方案，但不是细节，后续一系列细节教程给出 。希望大家喜欢 。
【php大数据解决方案 php大数据解决方案有哪些】一 高并发的概念
在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问 。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来 。
二 高并发架构相关概念
1、QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数(指 HTTP 请求)
2、PV（Page View）php大数据解决方案：综合浏览量，即页面浏览量或者点击量 ， 一个访客在 24 小时内访问的页面数量
--注：同一个人浏览你的网站的同一页面 ， 只记做一次 pv
3、吞吐量（fetches/sec） ：单位时间内处理的请求数量 （通常由 QPS 和并发数决定）
4、响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间
5、独立访客（UV）：一定时间范围内，相同访客多次访问网站，只计算为 1 个独立访客
6、带宽：计算带宽需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小
7、日网站带宽： PV/统计时间（换算到秒） * 平均页面大?。╧b）* 8
三 需要注意点：
1、QPS 不等于并发连接数（QPS 是每秒 HTTP 请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量）
2、峰值每秒请求数（QPS）= （总 PV 数*80%）/ （六小时秒数*20%）【代表 80%的访问量都集中在 20%的时间内】
3、压力测试： 测试能承受的最大并发数 以及测试最大承受的 QPS 值
4、常用的性能测试工具【ab，wrk，httpload，Web Bench，Siege ， Apache JMeter】
四 优化
1、当 QPS 小于 50 时
优化方案:为一般小型网站,不用考虑优化
2、当 QPS 达到 100 时,遇到数据查询瓶颈
优化方案: 数据库缓存层,数据库的负载均衡
3、当 QPS 达到 800 时, 遇到带宽瓶颈

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