php连接数据算法 php连接数据库的函数

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深入研究php的redlock算法

为了应对服务器高并发，可以采用锁进行控制。

如果redis是单节点部署，基本上不会出现什么问题。但如果redis是多节点的集群部署，那么使用redis集群作为分布式锁就会存在一些问题。本文参（抄）考（袭）了以下文章。

闲聊Redis分布式锁

基于Redis的分布式锁到底安全吗（上）？

基于Redis的分布式锁到底安全吗（下）？

SET resource_name my_random_value NX PX 30000

如果返回成功，则说明客户端获取锁成功，然后就可以访问公共资源了，如果失败则获取锁失败。对于这条命令，需要注意

my_random_value：必须是一个随机字符，并且唯一。如果不唯一，可能会出现以下情况：

1.客户端1获取资源成功

2.客户端1阻塞超时，锁自动释放

3.客户端2获取锁成功

4.客户端1从阻塞中醒来，释放了客户端2的锁

必须设置NX，表示只有resource_name不存在时才会设置成功，保证只有第一个请求的客户端获取锁成功

PX 30000 表示过期时间为30s，为了保证原子操作必须在SET时设置过期时间

释放锁时使用下面的redis lua脚本执行来保证原子性。

只有当resource_name的值和客户端持有的数据相等时才能够调用del删除resource_name，否则不进行删除操作。从而防止一个客户端释放另一个客户端持有的锁。

分析一下redis锁的原理，我们在redis实例中创建一个键值，同时设置该键值的超时时间。创建该键值的客户端获取锁成功，访问公共资源。同时如果客户端宕机则锁会自动释放。客户端需要释放锁时只需要删除该键即可。但一旦单节点的Redis宕机则不能再提供服务，即使是基于Master-Slave模式的故障切换也是不安全的，例如下面场景

客户端1从Master获取锁

Master宕机，但锁key还没有同步到Slave上

Slave升级为Master

客户端2从新的Master上获取锁成功

算法实现

php源码实现

相关问答

Q1: php现在有哪些常用的算法

//--------------------

// 基本数据结构算法

//--------------------

//二分查找（数组里查找某个元素）

function bin_sch($array, $low, $high, $k){

if ( $low = $high){

$mid = intval(($low+$high)/2 );

if ($array[$mid] == $k){

return $mid;

}elseif ( $k $array[$mid]){

return bin_sch($array, $low, $mid-1, $k);

}else{

return bin_sch($array, $mid+ 1, $high, $k);

}

return -1;

}

//顺序查找（数组里查找某个元素）

function seq_sch($array, $n, $k){

$array[$n] = $k;

for($i=0; $i$n; $i++){

if( $array[$i]==$k){

break;

}

if ($i$n){

return $i;

}else{

return -1;

}

//线性表php连接数据算法的删除（数组中实现）

function delete_array_element($array , $i)

{

$len = count($array);

for ($j= $i; $j$len; $j ++){

$array[$j] = $array [$j+1];

}

array_pop ($array);

return $array ;

}

//冒泡排序（数组排序）

function bubble_sort( $array)

{

$count = count( $array);

if ($count = 0 ) return false;

for($i=0 ; $i$count; $i ++){

for($j=$count-1 ; $j$i; $j--){

if ($array[$j] $array [$j-1]){

$tmp = $array[$j];

$array[$j] = $array[ $j-1];

$array [$j-1] = $tmp;

}

return $array;

}

//快速排序（数组排序）

function quick_sort($array ) {

if (count($array) = 1) return $array;

$key = $array [0];

$left_arr = array();

$right_arr = array();

for ($i= 1; $icount($array ); $i++){

if ($array[ $i] = $key)

$left_arr [] = $array[$i];

else

$right_arr[] = $array[$i ];

}

$left_arr = quick_sort($left_arr );

$right_arr = quick_sort( $right_arr);

return array_merge($left_arr , array($key), $right_arr);

}

//------------------------

// PHP内置字符串函数实现

//------------------------

//字符串长度

function strlen ($str)

{

if ($str == '' ) return 0;

$count = 0;

while (1){

if ( $str[$count] != NULL){

$count++;

continue;

}else{

break;

}

return $count;

}

//截取子串

function substr($str, $start, $length=NULL)

{

if ($str== '' || $startstrlen($str )) return;

if (($length!=NULL) ( $start0) ($length strlen($str)-$start)) return;

if (( $length!=NULL) ($start 0) ($lengthstrlen($str )+$start)) return;

if ($length == NULL) $length = (strlen($str ) - $start);

if ($start 0){

for ($i=(strlen( $str)+$start); $i(strlen ($str)+$start+$length ); $i++) {

$substr .= $str[$i];

}

if ($length 0){

for ($i= $start; $i($start+$length ); $i++) {

$substr .= $str[$i];

}

if ( $length 0){

for ($i =$start; $i(strlen( $str)+$length); $i++) {

$substr .= $str[$i ];

}

return $substr;

}

//字符串翻转

function strrev($str)

{

if ($str == '') return 0 ;

for ($i=(strlen($str)- 1); $i=0; $i --){

$rev_str .= $str[$i ];

}

return $rev_str;

}

//字符串比较

function strcmp($s1, $s2)

{

if (strlen($s1) strlen($s2)) return -1 ;

if (strlen($s1) strlen( $s2)) return 1;

for ($i =0; $istrlen($s1 ); $i++){

if ($s1[ $i] == $s2[$i]){

continue;

}else{

return false;

}

return 0;

}

//查找字符串

function strstr($str, $substr)

{

$m = strlen($str);

$n = strlen($substr );

if ($m $n) return false ;

for ($i=0; $i =($m-$n+1); $i ++){

$sub = substr( $str, $i, $n);

if ( strcmp($sub, $substr) == 0) return $i;

}

return false ;

}

//字符串替换

function str_replace($substr , $newsubstr, $str)

{

$m = strlen($str);

$n = strlen($substr );

$x = strlen($newsubstr );

if (strchr($str, $substr ) == false) return false;

for ( $i=0; $i=($m- $n+1); $i++){

$i = strchr($str, $substr);

$str = str_delete ($str, $i, $n);

$str = str_insert($str, $i, $newstr);

}

return $str ;

}

//--------------------

// 自实现字符串处理函数

//--------------------

//插入一段字符串

function str_insert($str, $i , $substr)

{

for($j=0 ; $j$i; $j ++){

$startstr .= $str[$j ];

}

for ($j=$i; $j strlen($str); $j ++){

$laststr .= $str[$j ];

}

$str = ($startstr . $substr . $laststr);

return $str ;

}

//删除一段字符串

function str_delete($str , $i, $j)

{

for ( $c=0; $c$i; $c++){

$startstr .= $str [$c];

}

for ($c=( $i+$j); $cstrlen ($str); $c++){

$laststr .= $str[$c];

}

$str = ($startstr . $laststr );

return $str;

}

//复制字符串

function strcpy($s1, $s2 )

{

if (strlen($s1)==NULL || !isset( $s2)) return;

for ($i=0 ; $istrlen($s1); $i++){

$s2[] = $s1 [$i];

}

return $s2;

}

//连接字符串

function strcat($s1 , $s2)

{

if (!isset($s1) || !isset( $s2)) return;

$newstr = $s1 ;

for($i=0; $i count($s); $i ++){

$newstr .= $st[$i ];

}

return $newsstr;

}

//简单编码函数（与php_decode函数对应）

function php_encode($str)

{

if ( $str=='' strlen( $str)128) return false;

for( $i=0; $istrlen ($str); $i++){

$c = ord($str[$i ]);

if ($c31 $c 107) $c += 20 ;

if ($c106 $c 127) $c -= 75 ;

$word = chr($c );

$s .= $word;

}

return $s;

}

//简单解码函数（与php_encode函数对应）

function php_decode($str)

{

if ( $str=='' strlen($str )128) return false;

for( $i=0; $istrlen ($str); $i++){

$c = ord($word);

if ( $c106 $c127 ) $c = $c-20;

if ($c31 $c 107) $c = $c+75 ;

$word = chr( $c);

$s .= $word ;

}

return $s;

}

//简单加密函数（与php_decrypt函数对应）

function php_encrypt($str)

{

$encrypt_key = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz1234567890';

$decrypt_key = 'ngzqtcobmuhelkpdawxfyivrsj2468021359';

if ( strlen($str) == 0) return false;

for ($i=0; $istrlen($str); $i ++){

for ($j=0; $j strlen($encrypt_key); $j ++){

if ($str[$i] == $encrypt_key [$j]){

$enstr .= $decrypt_key[$j];

break;

}

return $enstr;

}

//简单解密函数（与php_encrypt函数对应）

function php_decrypt($str)

{

$encrypt_key = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz1234567890';

$decrypt_key = 'ngzqtcobmuhelkpdawxfyivrsj2468021359';

if ( strlen($str) == 0) return false;

for ($i=0; $istrlen($str); $i ++){

for ($j=0; $j strlen($decrypt_key); $j ++){

if ($str[$i] == $decrypt_key [$j]){

$enstr .= $encrypt_key[$j];

break;

}

return $enstr;

}

Q2: 数据结构算法在php编程中的作用？

数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用php连接数据算法的术语。它用来反映一个数据php连接数据算法的内部构成，即一个数据由那些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系，而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。数据结构是信息的一种组织方式，其目的是为了提高算法的效率，它通常与一组算法的集合相对应，通过这组算法集合可以对数据结构中的数据进行某种操作。

使用php实现的基本的数据结构和算法，什么二叉树、二叉搜索树、AVL树、B树、链表和常见排序、搜索算法等等，而且全部是使用面向对象来实现的，确是是很强。

Q3: PHP程序算法

用户加入购物车 3个A and 2个B

在购物车下提示

当前使用(A+B) * 2 + A * 1 的方式可以节省多少钱

在数据库建立商品组合表

自增ID 组合名称组合商品ID（1,2,3,4）优惠折扣

1 测试组合 1(A商品ID),2(B商品ID) 0.99

在每次用户确认订单之时判断当前加入购物车的商品是符合组合优惠

如果有则提示，没有就略过

Q4: PHP的算法可以实现大数据分析吗

1.Bloom filter

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。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。

还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为 0，则m 应该=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。

举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。

注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。

扩展：

Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。

问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？

根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个 bit。现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。

2.Hashing

适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存

基本原理及要点：

hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。

碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。 ()

扩展：

d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。在存储一个新的key时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。

问题实例：

1).海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。

3.bit-map

适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下

基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码

扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展

问题实例：

1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。

8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。

2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。

将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上。或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。

4.堆

适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存

基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。

扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。

问题实例：

1)100w个数中找最大的前100个数。

用一个100个元素大小的最小堆即可。

5.双层桶划分 ----其实本质上就是【分而治之】的思想，重在“分”的技巧上！

适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字

基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小，双层只是一个例子。

扩展：

问题实例：

1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。

有点像鸽巢原理，整数个数为2^32,也就是，我们可以将这2^32个数，划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。

2).5亿个int找它们的中位数。

这个例子比上面那个更明显。首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。

实际上，如果不是int是int64，我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成2^24个区域，然后确定区域的第几大数，在将该区域分成2^20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2^20，就可以直接利用direct addr table进行统计了。

6.数据库索引

适用范围：大数据量的增删改查

基本原理及要点：利用数据的设计实现方法，对海量数据的增删改查进行处理。

扩展：

问题实例：

7.倒排索引(Inverted index)

适用范围：搜索引擎，关键字查询

基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。

以英文为例，下面是要被索引的文本：

T0 = "it is what it is"

T1 = "what is it"

T2 = "it is a banana"

我们就能得到下面的反向文件索引：

"a": {2}

"banana": {2}

"is": {0, 1, 2}

"it": {0, 1, 2}

"what": {0, 1}

检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应集合的交集。

正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。在正向索引中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很容易看到这个反向的关系。

扩展：

问题实例：文档检索系统，查询那些文件包含了某单词，比如常见的学术论文的关键字搜索。

8.外排序

适用范围：大数据的排序，去重

基本原理及要点：外排序的归并方法，置换选择败者树原理，最优归并树

扩展：

问题实例：

1).有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。

这个数据具有很明显的特点，词的大小为16个字节，但是内存只有1m做hash有些不够，所以可以用来排序。内存可以当输入缓冲区使用。

9.trie树

适用范围：数据量大，重复多，但是数据种类小可以放入内存

基本原理及要点：实现方式，节点孩子的表示方式

扩展：压缩实现。

问题实例：

1).有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序。

2).1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现？

3).寻找热门查询：查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个，每个不超过255字节。

10.分布式处理 mapreduce

适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存

基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。

扩展：

问题实例：

1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances of

each different word in a set of documents:

void map(String name, String document):

// name: document name

// document: document contents

for each word w in document:

EmitIntermediate(w, 1);

void reduce(String word, Iterator partialCounts):

// key: a word

// values: a list of aggregated partial counts

int result = 0;

for each v in partialCounts:

result += ParseInt(v);

Emit(result);

Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a "1" value by

the Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairs

with the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs to

sum all of its input values to find the total appearances of that word.

2).海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。

3).一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)？

经典问题分析

上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。

可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash，分布式计算，近似统计，外排序

所谓的是否能一次读入内存，实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存，我们可以为数据建立字典，比如通过 map，hashmap，trie，然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。

如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形，可以做的改变就是将字典存放到硬盘上，而不是内存，这可以参考数据库的存储方法。

当然还有更好的方法，就是可以采用分布式计算，基本上就是map-reduce过程，首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际上就是map。得到结果后，各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。

实际上可能想直接将数据均分到不同的机子上进行处理，这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上，而另一个则可能完全聚集到一个机子上，同时还可能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个，我们将1000万的数据分布到10台机器上，找到每台出现次数最多的前 100个，归并之后这样不能保证找到真正的第100个，因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个，但是它被分到了10台机子，这样在每台上只有1千个，假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的，比如有1001个，这样本来具有1万个的这个就会被淘汰，即使我们让每台机子选出出现次数最多的1000个再归并，仍然会出错，因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上，而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理，让不同的机器处理一个数值范围。

而外排序的方法会消耗大量的IO，效率不会很高。而上面的分布式方法，也可以用于单机版本，也就是将总的数据根据值的范围，划分成多个不同的子文件，然后逐个处理。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。

另外还可以考虑近似计算，也就是我们可以通过结合自然语言属性，只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典，使得这个规模可以放入内存。

Q5: 用php编写一个页面(index.php)，要求能连接数据库，并能实现添加、修改和删除数据表的内容。

从字面上说，ASP包含三方面含义：

1、Active：ASP使用了Microsoft的ActiveX技术。ActiveX（COM）技术是现在Microsoft软件的重要基础。它采用封装对象，程序调用对象的技术，简化编程，加强程序间合作。ASP本身封装了一些基本组件和常用组件，有很多公司也开发了很多实用组件。只要你可以在服务器上安装这些组件，通过访问组件，你就可以快速、简易地建立自己的WEB应用。

2、Server：ASP运行在服务器端。这样就不必担心浏览器是否支持ASP所使用的编程语言。ASP的编程语言可以是VBSCRIPT和 JSCRIPT。VBSCRIPT是VB的一个简集，会VB的人可以很方便的快速上手。然而Netscape浏览器不支持客户端的VBSCRIPT，所以最好不要在客户端使用VBSCRIPT。而在服务器端，则无需考虑浏览器的支持问题。Netscape浏览器也可以正常显示ASP页面。

3、Pages：ASP返回标准的HTML页面，可以正常地在常用的浏览器中显示。浏览者查看页面源文件时，看到的是ASP生成的HTML代码，而不是ASP程序代码。这样就可以防止别人抄袭程序。

由此我们可以看出，ASP是在IIS下开发WEB应用的一种简单、方便的编程工具。在了解了VBSCRIPT的基本语法后，只需要清楚各个组件的用途、属性、方法，就可以轻松编写出自己的ASP系统。

二、ASP能干什么？

ASP是基于WEB的一种编程技术，可以说是CGI的一种。它可以完成以往CGI程序的所有功能，如计数器、留言簿、公告板、聊天室等等。ASP可以轻松地实现对页面内容的动态控制，根据不同的浏览者，显示不同的页面内容。而浏览者一点觉察不出来，就像为他专门制作的页面一样。使用各种各样的组件，ASP 可以完成无比强大的功能。使用FileSystemObject，可以对服务器上的文件进行操作，浏览、复制、移动、删除等。有ADO（Active Database Object，动态数据库对象）的支持，ASP对数据库的操作非常得心应手。你甚至可以像使用本地数据库那样，管理远程主机上的数据库，对表格、记录进行各种操作。使用CDONTS（Collaboration Data Objects for NTS，NTS协作数据对象），可以发送、查看邮件，实现WEBMAIL的功能。结合WSH（Windows Scripting Host），可以实现对NT主机的管理，如NT用户管理、IIS虚拟主机设置、EXCHANGE邮箱设置等等，就像管理本地机一样方便。

PHP，一个嵌套的缩写名称，是英文超级文本预处理语言（PHP:Hypertext Preprocessor）的缩写。PHP 是一种 HTML 内嵌式的语言，PHP与微软的ASP颇有几分相似，都是一种在服务器端执行的嵌入HTML文档的脚本语言，语言的风格有类似于C语言，现在被很多的网站编程人员广泛的运用。PHP 独特的语法混合了 C、Java、Perl 以及 PHP 自创新的语法。它可以比 CGI 或者 Perl 更快速的执行动态网页。用PHP做出的动态页面与其他的编程语言相比，PHP是将程序嵌入到HTML文档中去执行，执行效率比完全生成HTML标记的 CGI要高许多；与同样是嵌入HTML文档的脚本语言JavaScript相比，PHP在服务器端执行，成分利用了服务器的性能；PHP执行引擎还会将用户经常访问的PHP程序驻留在内存中，其他用户在一次访问这个程序时就不需要诚信编译程序了，只要直接执行内存中的代码就可以了，这也是PHP高效率的体现之一。PHP具有非常强大的功能，所有的CGI或者JavaScript的功能PHP都能实现，而且支持几乎所有流行的数据库以及操作系统。

PHP 最初是1994年Rasmus Lerdorf创建的，刚刚开始只是一个简单的用Perl语言编写的程序，用来统计他自己网站的访问者。后来又用C语言重新编写，包括可以访问数据库。在 1995年以Personal Home Page Tools (PHP Tools) 开始对外发表第一个版本，Lerdorf写了一些介绍此程序的文档，并且发布了PHP1.0。在这早期的版本中，提供了访客留言本、访客计数器等简单的功能。以后越来越多的网站使用了PHP，并且强烈要且增加一些特性，比如循环语句和数组变量等等，在新的成员加入开发行列之后，在1995年中， PHP2.0发布了。第二版定名为PHP/FI(Form Interpreter)。PHP/FI加入了对mSQL的支持，从此建立了PHP在动态网页开发上的地位。到了1996年底，有15000个网站使用 PHP/FI；时间到了1997年中，使用PHP/FI的网站数字超过五万个。而在1997年中，开始了第三版的开发计划，开发小组加入了 Zeev Suraski 及 Andi Gutmans，而第三版就定名为PHP3。2000年，PHP4.0又问世了，其中增加了许多新的特性。

PHP的特性包括：

开放的源代码：所有的PHP源代码事实上都可以得到。

PHP是免费的。

基于服务器端：由于PHP是运行在服务器端的脚本,可以运行在UNIX、LINUX、WINDOWS下。

嵌入HTML：因为PHP可以嵌入HTML语言，所以学习起来并不困难。

简单的语言：PHP坚持脚本语言为主，与Java以C++不同。

效率高：PHP消耗相当少的系统资源。

图像处理：用PHP动态创建图像

PHP 3与PHP 4的比较

PHP3跟Apache服务器紧密结合的特性；加上它不断的更新及加入新的功能；而且几乎支持所有主流与非主流数据库；再以它能高速的执行效率，使得 PHP在1999年中的使用站点已经超过了150000万。加上它的源代码完全公开，在 Open Source意识抬头的今天，它更是这方面的中流砥柱。不断地有新的函数库加入，以及不停地更新的活力，使得PHP无论在UNIX、LINUX或是 Windows的平台上都可以有更多新的功能。它提供丰富的函数，使得在程序设计方面有着更好的支持。

PHP4.0整个脚本程序的核心大幅更动，让程序的执行速度，满足更快的要求。在最佳化之后的效率，已较传统CGI或者ASP等程序有更好的表现。而且还有更强的新功能、更丰富的函数库。无论您接不接受，PHP 都将在 Web CGI 的领域上，掀起巅覆性的革命。对于一位专业的Web Master 而言，它将也是必修课程之一。

PHP 4.0是更有效的，更可靠的动态Web页开发工具，在大多数情况运行比 PHP 3.0要快，其脚本描述更强大并且更复杂, 最显著的特征是速率比的增加。PHP4.0这些优异的性能是PHP 脚本引擎重新设计产生的结果：引擎由 AndiGutmans 和 Zeev Suraski从底层全面重写。PHP4.0 脚本引擎 ——Zend 引擎，使用了一种更有效的编译——执行方式, 而不是PHP 3.0 采用的执行 ——当解析时模型。

PHP4在3.0版的基础上增加或增强了许多有用的特征，主要如下：

（1）别名：在PHP4中，可以利用引用为变量赋值，这给编程带来了很大的灵活性。

（2）扩充了API 模块：PHP 4.0 为扩展的 API 模块的提供了扩展PHP接口模块, 它比旧的 API 版本显著地快。 PHP 模块已有的及最常用的接口多数被转换到使用这个扩展的接口。

（3）自动资源释放：PHP4增加了引用计数功能，这种新技术的引入使PHP4具有了自动内存管理功能,减轻了开发人员的负担。

（4）布尔类型：PHP 4.0 支持布尔类型。

（5）进程生成：在 UNIX 环境下的 PHP 4.0 提供了一个很智能和通用的生成进程, 使用了一种名为基于automake/libtool的系统生成技术。

（6）COM/DCOM 支持：PHP 4.0 提供 COM/DCOM 支持 ( 仅用于Windows 环境 ) 可以无缝地存取和访问 COM 对象。

（7）与PHP 3.0 兼容性很好：PHP 4.0 是与 PHP 3.0 代码向后兼容性接近100% 。由于 PHP 4 的改进的体系结构,两者有一些细微的差别，但是大多数人将可能永远不可能遇上这种情况。

PHP介绍

（8）配置：PHP4重新设计和增强了PHP。ini文件,这使得用PHP。ini来配置PHP显得极为容易,这个文件可以在运行时被Apache(unix系统)或由Windows 注册(Windows 环境)。

（9）加密支持：PHP4实现了完整的加密, 这些加密功能是一个完整的mycrypt库，并且 PHP 4.0 支持哈希函数。Blowfish，TripleDES,MD5,并且SHA1 也是可使用的一些加密算法。

（10）类型检查：PHP 4.0 支持同一操作符用于评类型检查：===（ 3 等号运算符）, 为在两个值和其类型之间作检查。例如, 3 ===3 将视为假 ( 类型是不同的 ), 而 3 ==3 ( 相等判断 ) 将视为真。

（11）FTP 支持：PHP 4.0 支持 FTP 。通常, 你会为通过一个调制解调器连接下载一个大文件提供一个接口。然而, 如果你确实有需要，可以使用PHP 。

（12）PHP4新增函数或功能增强函数：PHP 4.0 新增了许多函数,同时也将许多现有的函数功能进行了增强，以下是一些例子。 array_count_values() eval() foreach() nclude() ob_end_clean() ob_end_flush() ob_get_contents() ob_start() strip_tags() unset()

（13）here打印：PHP 4.0 的Here打印是与Perl类似的, 尽管完全不相同。Here是打印大容量文章的一个有用的方法,例如在 HTML文件中，不会漏掉任何一个字符，例如目录标记。

（14）HTTP Session fallback 系统：为 HTTP Session管理的一个 fallback 系统在 PHP 4.0被实现。缺省情况下，Session标识符由cookies存储。如果没有cookies支持或一项cookies任务失败，Session标识符自动被创建并在 URL 的查询字符串中被携带。

（15）ISAPI 支持：PHP 4.0 能作为一个个性化的 ISAPI 模块作为 IIS插件。这比 PHP 3.0 更有效, 它作为一个外部的程序来运行。

（16）内存：PHP 4.0 能更有效的使用内存, 导致较少的内存占用消耗,这主要归功于引用计数技术的实现。

（17）其他类成员函数：在 PHP 4.0 你能在成员函数本身的作用域或全局范围内调用其他类的成员函数。例如,你能用一个子函数覆盖父函数,并在子函数中调用父函数。

（18）多维数组：在 PHP 4.0 ，利用GET，POST,Cookies的进行的数据传输支持多维数组。

（19）个性化的 HTTP Session支持：HTTP Session处理, 包括 fallback 系统管理，在 PHP 4.0被它的新库函数实现。在版本 3.0 中处理Session要求使用 PHPLIB 和第三方的库函数, 它比把Session直接地由 PHP 支持慢了许多。

（20）个性化的 Java 支持：PHP 4.0 支持和java的交互。这种个性化的Java 支持为PHP 在 Java 对象上创建和使用方法提供一个简单并且有效的工具。

21）对象和数嵌套组：PHP 4.0 实现了功能更加强大的对象, 移去了 PHP 3.0存在的种种句法限制。对象能在数组以内被嵌套并且反过来也如此, 可以根据你的需要实现嵌套。

（22）面向对象的编程：PHP 4.0 为面向对象的编程和构造类及对象提供扩展的功能和新特征。PHP4实现了对象重载,引用技术等新技术。

（23）对象重载支持：对象重载语法允许第三方的基于面向对象的类库使用 PHP4 的面向对象的特征存取他们自身的功能。使用这个特征的一个 COM 模块已经被实现了。

（24）输出缓冲支持：PHP 提供了一个输出缓冲函数集合。输出缓冲支持允许你写包裹函数功能压缩缓冲区。在 PHP4 的输出缓冲支持允许 HTML 头信息存放, 无论 HTML的正文是否输出。头信息( (header(), content type, and cookies ) 不采用缓冲。

（25）增加了PCRE 库：PHP 4.0 包括一个 Perl 兼容的正则表达式 (PCRE ) 库, 和正常regex库一起与 PHP 绑定。split 和replace PCRE 功能被支持。PCRE 和 Perl 正规表达式之间有一些细微差别。

（26）PHP.ini 文件：PHP.ini文件在 PHP4.0 被重新设计, 使用的 PHP 的配置PHP.ini是更容易并且更有效的。全部文件能被Apache 在运行时间操作 ( 在 Apache环境下 ) 或由 Windows 注册表 ( 在 Windows 下面 ) 。被加入PHP.ini文件的配置指令自动地在所有相关的模块中被支持。

（27）引用计数：PHP 4.0 为系统中的每个数值提供了引用计数, 包括资源。一旦一个资源不再被任何变量引用，它自动地被释放以节省内存资源。利用这个特征的最明显的例子一个内置SQL查询的循环语句。在PHP 3.0中，每次递归另外的 SQL 结果集合重复申请内存，直到脚本执行完毕,这些结果集合占用的内存才被释放。

（28）支持引用：通过引用可以改变一个变量的值。

（29）函数的运行时绑定：PHP 4.0 的运行时间绑定功能允许你在他们被声明以前调用, 无论声明是否在代码以后或是在运行时间。

（30）类的运行时信息：PHP 4.0 支持在运行时刻存取下列类信息：一个对象的类名，一个对象的父类的类名字，以及对象函数所在的名字。

（31）服务器抽象层：为支持Web服务器提供了增强型 SAPI ( 服务器 API ) 接口,是 PHP 4。0 不可分的一部分。这个服务器抽象层,提供了通用的WEB服务器接口支持,支持多线程WEB服务器,为大多数的WEB服务器提供透明的支持, 这些服务器包括 Apache ,IIS ( ISAPI ), 以及 AOL 服务器。

程序界面 PHP ASP

操作系统均可 Win32

Web服务器数种 IIS

执行效率快快

稳定性佳中等

开发时间短短

修改时间短短

程序语言 PHP VB

网页结合佳佳

学习门槛低低

函数支持多少

系统安全佳极差