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php数据库优化处理,php面试题数据库优化方法

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php 如何避免在循环体里查询数据库,优化方法??

办法就是一次性全查询出来,然后用PHP程序来处理,优点是减少数据库连接查询次数,提高效率,缺点就是,有可能会多写一部分php代码。总的来说php的处理速度要比循环查询要效率高。

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优化MYSQL数据库的方法有哪些

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]

php怎么做数据库优化

2个方面:sql语句优化,缓存。

sql语句中select * from 表 不需要全部信息的话就尽量不要用*,要哪个字段就写哪个,不要怕写。

如今php中有许多的缓存方式,有模板缓存,sql查询缓存。代表有smarty和memcache,当然,其他还有很多优秀的缓存方式,我就不多说了。

有效提高ThinkPHP的应用性能的几点建议

架构优化涉及到技术、存储、网络、服务的选型和构架,尽量使用成熟和现代的开发架构和设计模式。前后端完全分离设计,便于前后端的独立优化,也更加便于测试工作。

如果你的应用遇到了性能瓶颈,这个时候要考虑的就是优化架构而不是优化代码本身,因为架构层面的优化效果往往是最显著的。

架构的优化需要根据自身运营情况来调整,切忌不可按图索骥提前优化,反而容易得不偿失,导致技术成本提高甚至“负优化”

部署环境千万不要忘记关闭调试模式,这不仅仅是出于性能考虑,更多是基于安全因素。事实上,建议通过环境变量来配置关闭调试模式,这样部署后不需要更改任何配置文件。

因为调试模式影响日志记录信息、额外的调试信息和缓存失效,关闭调试模式能够带来一定的性能提升

使用多模块功能会增加文件的 I/O 开销和额外的配置及检查,如非必要在规划你的应用架构的时候尽量考虑使用单一模块,然后使用控制器分级来解决控制器过多的问题。

使用单一模块的性能优势,在部署到 swoole 的时候可以得到更加充分的体现,因为应用文件一旦启动服务,就会载入内存,而模块的相关文件则会每次请求重新加载。

在定义路由规则的时候,不要使用数组方式,尽量使用方法注册路由,并且多使用路由分组(或者资源路由)。分组路由可以减少路由的匹配次数,从而提升路由性能。如果你有多个域名的不同路由,也要按域名规划使用路由。

尽可能设计在路由中进行当前路由的数据验证和权限检查等操作,一方面比较清晰,另外一方面可以尽量把验证操作提前,而不必等到控制器执行。

在分组比较多的情况下,开启路由的延迟解析。

如果同一个分组下面有比较多的路由规则,建议合并路由规则

对于 GET 请求的路由,可以设置路由的请求缓存。

部署阶段,可以开启路由缓存。

首先保持良好的开发习惯,了解 Db类和模型的正确使用姿势 ,数据库本身的性能优化可以参考 MySQL性能优化的最佳21条经验 ,下面主要是对框架中数据查询相关的优化策略。

尽量减少每次请求的查询次数,并对实时性要求不高的数据查询合理规划数据查询缓存(优先考虑使用 Redis 缓存)

如果使用了关联查询, cache 方法只能用于主模型的数据缓存,但你可以使用 Cache 类的 remember 方法进行方便的数据缓存。

尽量减少查询次数是出于性能考虑,但不是必须,使用最少的查询不代表性能就一定是最高。一个复杂的 JOIN 查询性能不见得有两次简单的查询高,而使用简单的查询反而更清晰易懂,并且更方便进行数据查询缓存。

不要总是以为模型的性能一定比 Db 类低,框架的ORM查询设计经过了较为合理的优化,正确使用模型一样可以有出色的性能,而且比 Db 查询要方便很多。

尤其是对于一些复杂的设计来说使用模型关联显得比直接用Db更加简单,例如使用关联预载入查询就可以避免 N+1 查询问题。

如果用 Db 类自己实现的话,费时费力,性能还不一定优。

对于内存开销比较大的应用,在做大量数据查询和处理的时候,使用 cursor 方法,可以利用PHP的生成器特性,减少内存占用。

你会发现用户数据不论是1万还是10万级别,内存开销并没有大的变化。

涉及到对大量数据的处理,包括数据迁移、批量更新,尽量使用命令行指令运行,否则会因为超时而中断

可以通过数据集的方法完成的子集或者排序操作不要再次查询,例如:

利用下面指令在部署后生成字段缓存,可以减少每次数据表的字段查询开销。

注意:一旦数据库的表结构发生变化,必须重新生成。

每次在应用初始化或者模块初始化的时候会有一定的 I/O 开销,如果已经开启 OpCache 的话对性能影响甚微,如果比较在意的也可以通过命令行指令生成配置缓存(包括相关的公共文件和各种定义文件)。

生成应用配置缓存:

生成模块配置缓存:

注意:一旦配置或者公共文件发生变化,必须重新生成。

类库映射可以提升类库的自动加载性能,使用下面的指令可以生成系统类库和应用类库的类库映射(包括 extend 目录下的类库)。

vendor 目录下的类库可以使用 composer 的 dump-autoload 指令优化加载性能。

该命令把 PSR-0 和 PSR-4 转换为一个类映射表,来提高类的加载速度。