php大数据处理效率 php处理大数据用什么方法

php+mysql可以处理亿级的数据吗

1、现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘6G。

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2、当数据量猛增的时候，大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试，1亿条数据，分100张表。

3、如果是关系型强，但是数据不是很值钱的数据，例如 A股从开市以来，所有股票的每日，每小时，30分，15分，5分钟的行情数据。那么你可以使用 Mysql。反正丢了就重新导入一次。

4、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。

适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。

物联网，云计算，大数据能用php开发 PHP（外文名：PHP： Hypertext Preprocessor，中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。

建议你读写数据和下载图片分开，各用不同的进程完成。比如说，取数据用get-data.php，下载图片用get-image.php。多进程的话，php可以简单的用pcntl_fork()。这样可以并发多个子进程。

两者不是同一个概念，PHP只是一种程序，而大数据指的是通过用户的各种数据分析的方式，可以全方位的了解一个人或者是一件事情，大数据指的是一种分析方式，可以有很多实现的途径，如果非要分类的话属于数据分析。

php：//inputphp：//output。php：//input php：//input可以读取原始的POST数据。相较于$form-data”.注：pphp：//output是一个只写的数据流，允许你以print和echo一样的方式写入到输出缓冲区。

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。

可以采用数据库缓存、事务缓存等技巧。还可以从架构上把事务做合理的分配，花钱扩充你的硬件设施等。比如，阿里巴巴从最初的1台电脑逐步扩充到过万台电脑了。

从严格意义上来说，这个是属于运维范畴内的知识。不过优化代码终归对高并发和大流量有一定的缓解，需要优化的主要还是数据库的操作内容。

网站页面静态化。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析，只需要生成一次，以后每次都直接下载到客户端，效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。

例如，我们在下载PHP源码包的时候，点击下载链接时，为了解决不同国家和地域下载速度的问题，它会返回一个离我们近的下载地址。重定向的HTTP返回码是302 这个重定向非常容易实现，并且可以自定义各种策略。

以下是一些总结的方法：第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。

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