php分析上亿数据 php处理百万数据方案 _索引

PHP 两个亿级别数据量的表，字段相同，数据绝大多数相同，只有几条数据不同，如何数据相同php分析上亿数据，类型不同。
php相同php分析上亿数据的数判断出不相等时php分析上亿数据，说明它们虽然数值一样，但是类型是不同的，所以当使用比较运算符全等于符号“===”来判断两个相同的数，返回false ，则说明类型不同。
回答于 2022-04-06
php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度1.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。
2.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
3.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。
4.应尽量避免在 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.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
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '玞%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
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?。梢越谑〈娲⒖占?，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.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.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。
php mysql可以处理亿级的数据吗理论上是可以的，但效率上就有问题了，这么大量的数据一般不会放一张表里面，都会考虑分表，然后考虑索引、数据库主从、服务器配置等，提高查询效率php mysql可以处理亿级的数据吗
php处理大文件文件我前几天有一个面试，面试题就是有这样一道题。先把自己的思路说一下，因为信息量非常的大，所以我采用了分表，分成24张表，每个小时一张，虽然凌晨时刻的表可能很少数据，但这样sum字段的问题就容易解决了，我理解的sum字段是一个小时同一个用户在相同的环境的登陆次数。这样理解不知对否，请网友自行甄辨。然后我通过PHP中的fgets函数一行一行的数据取出，入表。实验了几万条数据是没有问题的，但是上亿条数据可能够呛。这一点也请网友注意，我也是新手。只是看到这里没有答案，给大家一个参考。废话不多，看流程：
日志文件（access.log）格式：
200 /alipeng.gif?zoneid=2bannerid=44clentid=6materialid=64redirect=http://;time=1384444800.832ip=127.0.0.1user_agent=Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.48 Safari/537.36utrace=a6dbdd2f6a37b946165b7ae98dcd4f79
502 /alipeng.gif?zoneid=2bannerid=44clentid=6materialid=64redirect=http://;time=1384444800.904ip=127.0.0.1user_agent=Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.48 Safari/537.36utrace=a6dbdd2f6a37b946165b7ae98dcd4f79
配置文件cfg.php：
define(HOST,'localhost');//主机名
define(USER,'root');//数据库账号
define(PASS,'111111');//数据库密码
define(DBNAME,'test');//所用的数据库
define(CHARSET,'utf8');//使用的字符集
具体代码test.php：
?php
header("content-type:text/html;charset=utf-8");
require './cfg.php';
$link = mysql_connect(HOST,USER,PASS) or die('连接数据库失败');
//程序中自动建库和建表，这样一定程度上拖慢了程序的速度
//创建数据库
$crdb="create database if not exists ".DBNAME;
if(!mysql_query($crdb)){
die('创建数据库失败');
}
//链接数据库
mysql_select_db(DBNAME) or die('选择数据库失败');
mysql_set_charset(CHARSET);
//因为数据量很大我将数据按小时分表，分成24个表,每小时一个表，这样num字段的值也好做统计
//数据循环建表
【php分析上亿数据 php处理百万数据方案】 for($i=0;$i24;$i){
if($i10){
$tbhz='0'.$i;//如果前10张表，表后缀应该是00-09
}else{
$tbhz=$i;
}
$ctbsql="create table if not exists logininfo_{$tbhz}(
id int not null auto_increment primary key,
zoneid int not null default 0,
bannerid int not null default 0,
clentid int not null default 0,
materialid int not null default 0,
redirect char(200) not null default '',
time char(16) not null default '',
user_agent char(200) not null default '',
utrace char(32) not null default '',
sum int not null default 0
)TYPE=MyISAM DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci";
mysql_query($ctbsql);
}
//打开文件
$file=fopen("./access.log",'r') or die("打开文件失败");
//对文件内容进行循环，直到文件末尾才停止
while (!feof($file)){
//每次读取一行
$line = fgets($file,1024);
//状态是200的进行写入数据库操作
if(preg_match('/^200/',$line)){
$pinfo=parse_url($line);//url信息
$ext=$pinfo['query'];//取得传递的各个参数
$parray=explode('',$ext);//根据分解为数组
//因为分解为数组后并不是要的值，所以要对值进行一次截取，将等号及等号左边的都去掉
foreach($parray as $val){
$narray[]=ltrim(strstr($val,'='),'=');
}
$narray[8]=rtrim($narray[8],'_');
//截取时间的秒数
$getmun=substr($parray[5],5,10);
$time=date('Y-m-d H',$getmun);//将秒数转化为时间类型。
//得到表后缀
$tbhz=date('H',$getmun);
$sql="insert into logininfo_{$tbhz} values(null,'{$narray[0]}','{$narray[1]}','{$narray[2]}','{$narray[3]}','{$narray[4]}','{$time}','{$narray[7]}','{$narray[8]}',0)";
//echo $sql;
$res=mysql_query($sql);//执行插入
if(!$res || !mysql_affected_rows()0){
die('写入数据库失败');
}
unset($narray);//循环一次将narray销毁，为下一次循环做准备
//var_dump(parse_url($line)['query']);
}
}
fclose($file);//关闭
//因为sum字段还是0，下面代码段需要处理sum字段的值
//24张表循环处理
for($i=0;$i24;$i){
if($i10){
$tbhz='0'.$i;//如果前10张表，表后缀应该是00-09
}else{
$tbhz=$i;
}
//该sql语句是把同一个小时内,并且符合条件相等的登陆的总次数和需要的登陆信息查出，为下面修改sum做准备
$sql="SELECT COUNT('zoneid') AS sum,zoneid,bannerid,clentid,materialid,redirect,user_agent,utrace FROM logininfo_{$tbhz} GROUP BY zoneid,bannerid,clentid,materialid,redirect,user_agent,utrace";
//发送查询sql
$res=mysql_query($sql);
if($resmysql_num_rows($res)0){
while($row=mysql_fetch_assoc($res)){
//修改sum字段，即同一小时内的登陆次数
$upsql="update logininfo_{$tbhz} set sum='{$row['sum']}' where zoneid='{$row['zoneid']}' and bannerid='{$row['bannerid']}' and clentid='{$row['clentid']}' and materialid='{$row['materialid']}' and redirect='{$row['redirect']}' and user_agent='{$row['user_agent']}' and utrace='{$row['utrace']}'";
//发送修改sql,执行修改sum
$upres=mysql_query($upsql);
if(!$upres){
die('修改登陆sum失败');
}
}
}
}
echo '数据成功入表';
使用说明：
将配置文件cfg.php中的连接数据库账号、密码修改为自己本机的（默认新增的库名是test）
直接运行test1.php
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php分析上亿数据 php处理百万数据方案

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