php数据分析百万条数据，php数据统计分析

php+mysql优化,百万至千万级快速分页mysql性能到底能有多高

MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。

在分布式系统中，需要生成全局UID的场合还是比较多的，twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的，除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位。

扫描的行数为1103，cost为4409，明显比之前的快了好几倍。

相关问答

Q1: 大数据技术处理的数据类型繁多,大约

bat大数据的特点是？ 就是大，第一：数据体量巨大。第二：数据类型繁多。第三：价值的密度比较低。第四：处理的四度快。柠檬学院大数据。

海量数据有不同格式，第一种是结构化，我们常见的数据，还有半结据化网页数据，还有非结构化视频音频数据。而且这些数据化他们处理方式是比较大的。数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。

大数据技术的特点可以概括为四个主要方面：数据体量巨大、处理速度快、数据种类繁多和价值密度低。首先，大数据的体量巨大。随着技术的发展，数据的产生速度越来越快，数据的规模也越来越大。

Q2: 2020年数据分析面试解答技巧:问答题

用一种编程语言，实现 1+2+3+4+5+…+100。这道题考察的就是语言基础，你可以用自己熟悉的语言完成这道题，比如 Python、Java、PHP、C++ 等。

我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。

、如果有几个客户查询oracle数据库的效率很低。

面试之前了解这个岗位。了解一下这个公司。花点时间在面试公司和岗位，了解了解人家公司是干什么，如果你对这家公司特别感兴趣，去网站上看看，去体验体验人家公司的产品和服务。会让面试的人感觉到尊重。当然太贵就算了。

Q3: PHP效率问题,上万条数据一次性取出?还是分开取出处理?

1、php使用的数据库一般是mysql，当数据量大于1000万时，为了效率最好还会进行分表存储。

2、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。

3、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。

4、个人建议还是拆分的比较好，一次查询虽然写法上可能会省代码，但是效率就很低下，因为即使加了索引，而在你联合查询 的时候语句写的不当就会导致索引不生效，从而效率就会下降。

5、这个问题在PHP的官方网站上叫缓冲查询和非缓冲查询(Buffered and Unbuffered queries)。PHP的查询缺省模式是缓冲模式。也就是说，查询数据结果会一次全部提取到内存里供PHP程序处理。

6、用不通的数据库实例去分别处理读写。再看看磁盘 IO 性能。看看队列数据。不行就上阵列。或者单表部署单个磁盘。或者读写在不同的磁盘进行。当然用缓存也可以。比如把10万条都独出来存到 memcache 等内存缓存中。

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