php大數據量處理

1. php怎麼導出大量數據的Excel

php導出大量數據Excel的具體操作步驟如下：

1、使用phpstudy搭建一個測試平台，直接訪問資料庫。

2. php 怎麼解決 大數據量 插入資料庫

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;
$i<100000;
$i++){
$sql
.="('zhangsan',21,1,'2015-09-17')";
}
$sql
=
substr($sql,0,strlen($sql)-1);
var_mp($sql);
if($pdo
->
exec($sql)){
echo
"插入成功！";
echo
$pdo
->
lastinsertid();
}
試試吧。10萬條1分鍾多，我覺得還行

3. 如何優化操作大數據量資料庫

如何優化操作大數據量資料庫

下面以關系資料庫系統Informix為例，介紹改善用戶查詢計劃的方法。
1．合理使用索引
索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：
●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。
●在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。
●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（pound index）。
●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。
2．避免或簡化排序
應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：
●索引中不包括一個或幾個待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣；
●排序的列來自不同的表。
為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合並資料庫表（盡管有時可能影響表的規范化，但相對於效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。
3．消除對大型錶行數據的順序存取
在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。
還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的 *** ，所以應該改為如下語句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
這樣就能利用索引路徑處理查詢。
4．避免相關子查詢
一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。
5．避免困難的正規表達式
MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」
即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。
另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。
6．使用臨時表加速查詢
把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>「98000」
ORDER BY cust.name
如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然後以下面的方式在臨時表中查詢：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>「98000」
臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。

7．用排序來取代非順序存取
非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。
有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。
實例分析
下面我們舉一個製造公司的例子來說明如何進行查詢優化。製造公司資料庫中包括3個表，模式如下所示：
1．part表
零件號?????零件描述????????其他列
（part_num）?（part_desc）??????（other column）
102，032???Seageat 30G disk?????……
500，049???Novel 10M neork card??……
……
2．vendor表
廠商號??????廠商名??????其他列
（vendor _num）?（vendor_name） （other column）
910，257?????Seageat Corp???……
523，045?????IBM Corp?????……
……
3．parven表
零件號?????廠商號?????零件數量
（part_num）?（vendor_num）?（part_amount）
102，032????910，257????3,450,000
234，423????321，001????4，000，000
……
下面的查詢將在這些表上定期運行，並產生關於所有零件數量的報表：
SELECT part_desc，vendor_name，part_amount
FROM part，vendor，parven
WHERE part.part_num=parven.part_num
AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num
ORDER BY part.part_num
如果不建立索引，上述查詢代碼的開銷將十分巨大。為此，我們在零件號和廠商號上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反復掃描。關於表與索引的統計信息如下：
表?????行尺寸???行數量?????每頁行數量???數據頁數量
（table）?(row size)?（Row count）?（Rows/Pages）?（Data Pages）
part????150?????10，000????25???????400
Vendor???150?????1，000???? 25???????40
Parven???13????? 15，000????300?????? 50
索引?????鍵尺寸???每頁鍵數量???頁面數量
（Indexes）?(Key Size)?（Keys/Page)???(Leaf Pages）
part?????4??????500???????20
Vendor????4??????500???????2
Parven????8??????250???????60
看起來是個相對簡單的3表連接，但是其查詢開銷是很大的。通過查看系統表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理順序存放的。parven表沒有特定的存放次序。這些表的大小說明從緩沖頁中非順序存取的成功率很小。此語句的優化查詢規劃是：首先從part中順序讀取400頁，然後再對parven表非順序存取1萬次，每次2頁（一個索引頁、一個數據頁），總計2萬個磁碟頁，最後對vendor表非順序存取1.5萬次，合3萬個磁碟頁。可以看出在這個索引好的連接上花費的磁碟存取為5.04萬次。

hibernate如何優化大數據量操作？

建議你直接用Jdbc好了，用batch，這樣是最快的。

如何實現大數據量資料庫的歷史數據歸檔

打開資料庫
con.Open();
讀取數據
OdbcDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
把數據載入到臨時表
dt.Load(reader);
在使用完畢之後，一定要關閉，要不然會出問題
reader.Close();

這個問題是這樣的：
首先你要明確你的插入是正常業務需求么？如果是，那麼只能接受這樣的數據插入量。
其次你說資料庫存不下了 那麼你可以讓你的資料庫上限變大 這個你可以在資料庫裡面設置的 裡面有個資料庫文件屬性 maxsize
最後有個方法可以使用，如果你的歷史數據不會對目前業務造成很大影響 可以考慮歸檔處理 定時將不用的數據移入歷史表 或者另外一個資料庫。
注意平時對資料庫的維護 定期整理索引碎片

時間維度分區表，然後定情按照規則將屬於歷史的分區數據遷移到，歷史庫上，寫個存儲自動維護分區表。

如何用java jdbc 向資料庫表插入大數據量

一次性插入大量數據，只能使用循環，
如：游標，while 循環語句
下面介紹While 循環插入數據，
SQL 代碼如下：
IF OBJECT_ID('dbo.Nums') IS NOT NULL
DROP TABLE dbo.Nums;
GO
CREATE TABLE dbo.Nums(n INT NOT NULL PRIMARY KEY);
DECLARE @max AS INT, @rc AS INT;
SET @max = 5000000;
SET @rc = 1;
INSERT INTO Nums VALUES(1);
WHILE @rc * 2 <= @max
BEGIN
INSERT INTO dbo.Nums SELECT n + @rc FROM dbo.Nums;
SET @rc = @rc * 2;
END
INSERT INTO dbo.Nums SELECT n + @rc FROM dbo.Nums WHERE n + @rc <= @max;
--以上函數取自Inside SQL Server 2005: T-SQL Query一書。
INSERT dbo.Sample SELECT n, RAND(CAST(NEWID() AS BINARY(16))) FROM Nums

php 怎麼解決 大數據量 插入資料庫

ini_set('max_execution_time',Ɔ');
$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test","root","123456");
$sql = "insert into test(name,age,state,created_time) values";
for($i=0; $i<100000; $i++){
$sql .="('zhangsan',21,1,񟭏-09-17')";
}
$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1);
var_mp($sql);
if($pdo -> exec($sql)){
echo "插入成功！";
echo $pdo -> lastinsertid();
}
試試吧。10萬條1分鍾多，我覺得還行

請教如何通過WCF傳輸大數據量數據

就是直接把DataSet 類型作為參數直接傳遞給服務端
WCF默認支持這么做，直接傳Datatable不行。
你看一下 「服務引用設置」中你選的 *** 類型是什麼，我選的是System.Array
字典 *** 類型是默認第一項 System.Collections.Generic.Dictionary

又是一個把自己架在火上烤的需求啊，
如果不考慮傳輸因素，可以調整wcf配置，提升傳遞的容量，如果是對象傳遞可能還要調整對象層次的深度

4. PHP如何解決網站的大數據大流量與高並發

1. 使用緩存，比如memcache,redis,因為它們是在內存中運行，所以處理數據，返回數據非常快，版所以可以應對權高並發。

2.增加帶寬和機器性能，1M的帶寬同時處理的流量肯定有限，所以在資源允許的情況下，大帶寬，多核cpu,高內存是一個解決方案。

3.分布式，讓多個訪問分到不同的機器上去處理，每個機器處理的請求就相對減少了。

簡單說些常用技術，負載均衡，限流，加速器等

5. php 處理上百萬條的資料庫如何提高處理查詢速度

1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
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，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
7.如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--『2005-11-30'生成的id
應改為:
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「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(...)
13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17.盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。
20.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
30.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。

6. PHP-大數據量怎麼處理優化

大數據的話可以進行以下操作：

1. 減少對資料庫的讀取，也就是減少調用資料庫，
   

2. 進行數據緩存，

3. 利用資料庫的自身優化技術，如索引等

4. 精確查詢條件，有利於提高查找速度
   

7. 在PHP中怎麼解決大量數據處理的問題

mysql_query函數查詢的方式是查詢出全部結果後緩存到內存中，這樣就會出現超內存的現象，使用另外一個函數mysql_unbuffered_query可以解決這個問題，mysql_unbuffered_query不會緩存結果集，而是查詢出來數據後立馬對結果集進行操作，也就是便查詢邊返回，這樣就不會出現超出內存的現象，但是使用mysql_unbuffered_query的是時候不能使用 mysql_num_rows() 和 mysql_data_seek()。並且向 MySQL 發送一條新的 SQL 查詢之前，必須提取掉所有未緩存的 SQL 查詢所產生的結果行。例如：

使用緩存結果集的代碼：

function selecttest()
{
try {
$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test", 'root', '123456');
// 不使用緩存結果集方式
// $pdo->setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);
$sth = $pdo->prepare('select * from test');
$sth->execute();
echo '最初佔用內存大小：' . memory_get_usage() . "\n";
$i = 0;
while ($result = $sth->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
$i += 1;
if ($i > 10) {
break;
}
sleep(1);
print_r($result);
echo '佔用內存大小：' . memory_get_usage() . "\n";
}
} catch (Exception $e) {
echo $e->getMessage();
}
}
執行時將會報超出內存的錯誤：

Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 204800000 bytes) in E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php on line 56

Call Stack:
0.0005 135392 1. {main}() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:0
0.0005 135568 2. test->selecttest() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:85
0.0050 142528 3. PDOStatement->execute() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:56
將上面代碼中的$pdo->setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);一行的注釋去掉後將不在緩存結果集，這時運行該函數的結果如下：

最初佔用內存大小：144808
Array
(
[id] => 1
[a] => v
[b] => w
[c] => i
)
佔用內存大小：145544
Array
(
[id] => 2
[a] => b
[b] => l
[c] => q
)
佔用內存大小：145544
Array
(
[id] => 3
[a] => m
[b] => p
[c] => h
)
佔用內存大小：145536
Array
(
[id] => 4
[a] => j
[b] => i
[c] => b
)
佔用內存大小：145536
可以看到，這時返回一條數據內存佔用非常的小，也就700多位元組，這樣就不會出現超出內存的錯誤了。