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thinkphp 数据库查询怎么查？

thinkphp如何查询数据库？

数据库查询

ThinkPHP内置了非常灵活的查询方法，可以快速的进行数据查询操作。

查询条件可以用于CURD等任何操作，作为where方法的参数传入即可。

ThinkPHP可以支持直接使用字符串作为查询条件，但是大多数情况推荐使用索引数组或者对象来作为查询条件，因为会更加安全。

查询方式

一、使用字符串作为查询条件

这是最传统的方式，但是安全性不高，例如：

1

2

$User = M("User"); // 实例化User对象

$User-where('type=1 AND status=1')-select();

最后生成的SQL语句是

1

SELECT * FROM think_user WHERE type=1 AND status=1

二、使用数组作为查询条件

1

2

3

4

5

$User = M("User"); // 实例化User对象

$condition['name'] = 'thinkphp';

$condition['status'] = 1;

// 把查询条件传入查询方法

$User-where($condition)-select();

最后生成的SQL语句是

1

SELECT * FROM think_user WHERE 'name'='thinkphp' AND status=1

如果进行多字段查询，那么字段之间的默认逻辑关系是 逻辑与 AND，但是用下面的规则可以更改默认的逻辑判断，通过使用 _logic 定义查询逻辑：

1

2

3

4

5

6

$User = M("User"); // 实例化User对象

$condition['name'] = 'thinkphp';

$condition['account'] = 'thinkphp';

$condition['_logic'] = 'OR'; //定义查询逻辑

// 把查询条件传入查询方法

$User-where($condition)-select();

最后生成的SQL语句是

1

SELECT * FROM think_user WHERE 'name'='thinkphp' OR `account`='thinkphp'

三、使用对象方式来查询 （这里以stdClass内置对象为例）

1

2

3

4

5

6

$User = M("User"); // 实例化User对象

// 定义查询条件

$condition = new stdClass();

$condition-name = 'thinkphp';

$condition-status= 1;

$User-where($condition)-select();

最后生成的SQL语句和上面一样

1

SELECT * FROM think_user WHERE `name`='thinkphp' AND status=1

使用对象方式查询和使用数组查询的效果是相同的，并且是可以互换的，大多数情况下，我们建议采用数组方式更加高效，后面我们会以数组方式为例来讲解具体的查询语言用法。

表达式查询

上面的查询条件仅仅是一个简单的相等判断，可以使用查询表达式支持更多的SQL查询语法，并且可以用于数组或者对象方式的查询（下面仅以数组方式为例说明），查询表达式的使用格式：

1

$map['字段名'] = array('表达式','查询条件');

表达式不分大小写，支持的查询表达式有下面几种，分别表示的含义是：

1

2

3

4

$map['id']  = array('eq',100);  id = 100;

$map['id']  = array('egt',100);id = 100

$map['name'] = array('like','thinkphp%'); name like 'thinkphp%' 模糊查询

$map['a'] =array('like',array('%thinkphp%','%tp'),'OR');$map['b'] =array('notlike',array('%thinkphp%','%tp'),'AND'); (a like '%thinkphp%' OR a like '%tp') AND (b not like '%thinkphp%' AND b not like '%tp')

本文来自ThinkPHP框架技术文章栏目：

以上就是thinkphp如何查询数据库的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

相关问答

Q1: php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度

1.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。

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

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，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30'生成的id

应改为:

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“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(...)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

Q2: 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。

Q3: PHP是什么？

PHP（“PHP: Hypertext Preprocessor”，超文本预处理器的字母缩写）是一种被广泛应用的开源多用途脚本语言，也是最常用的网站编程语言。

PHP作为最热门的网站程序开发语言，使用 PHP 的一大好处是它对于初学者来说极其简单，同时也给专业的程序员提供了各种高级的特性。当看到 PHP 长长的特性列表时，请不要害怕。PHP可以很快的入门，只需几个小时就可以自己写一些简单的脚本

问题1：PHP文件格式？

答：PHP文件后缀名是.php

问题2：php文件需要用什么工具打开

答：需要有PHP的运行环境才可以访问和打开如果只是编辑PHP文件,只需要用：

php文件打开方式一：用记事本打开

右击.php文件，选择记事本打开,就可以看到文件代码。

方式二：用Dreamweaver打开

Dreamweaver是网页编辑器，比较流行的网站开发工具，你可以直接把文件拖进去就可以可以打开php文件了

方式三：Notepad ++工具打开

也是代码编辑器，右键选择文件打开就行

方式四：SublimeText工具打开

和方式三一样

推荐阅读：01php用什么编辑器编程比较好

推荐阅读：02怎样深入学习php，成为php高手!?

主要特点

①开源性和免费性

由于PHP的解释器的源代码是公开的，所以安全系数较高的网站可以自己更改PHP的解释程序。另外，PHP运行环境的使用也是免费的。

 ②快捷性

PHP是一种非常容易学习和使用的一门语言，它的语法特点类似于C语言，但又没有C语言复杂的地址操作，而且又加入了面向对象的概念，再加上它具有简洁的语法规则，使得它操作编辑非常简单，实用性很强。

③数据库连接的广泛性

PHP可以与很多主流的数据库建立起连接，如MySQL、ODBC、Oracle等，PHP是利用编译的不同函数与这些数据库建立起连接的，PHPLIB就是常用的为一般事务提供的基库。

  ④面向过程和面向对象并用

在PHP语言的使用中，可以分别使用面向过程和面向对象，而且可以将PHP面向过程和面向对象两者一起混用，这是其它很多编程语言是做不到的。

扩展资料

PHP优点

 ①流行且容易上手

PHP是目前最流行的编程语言之一。它驱动全球超过2亿多个网站，有全球超过80%的网站在采用PHP。PHP使用起来方便简单，也一点都不复杂，表达能力相当灵活。

②开发职位很多

在服务器端的网站编程中PHP会更容易帮助你找到工作。相当多的互联网相关企业都在使用PHP开发框架，市场对PHP的开发程序员的需求依然是比较大的，尤其中高级技术人才非常紧缺。

③发展潜力佳

PHP在不断兼容着类似closures和命名空间等技术，同时兼顾性能和当下流行的框架。PHP7之后，一直在提供更高性能的应用。

④可植入性强

PHP语言在补丁漏洞升级过程中，核心部分植入简单易行，且速度快。

⑤拓展性强

PHP语言在数据库应用过程中，可以从数据库调取各类数据，执行效率高

参考资料来源：01百度百科-PHP

参考资料来源：02PHP是什么？

若有帮助，希望采纳~

Q4: 什么是PHP?

PHP是超文本预处理器，是一种通用开源脚本语言。

PHP独特的语法混合了C、Java、Perl以及 PHP 自创的语法。利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。

优点：

1、流行，容易上手

PHP是目前最流行的编程语言，这毋庸置疑。它驱动全球超过2亿多个网站，有全球超过81.7%的公共网站在服务器端采用PHP。PHP常用的数据结构都内置了，使用起来方便简单，也一点都不复杂，表达能力相当灵活。

2、开发职位很多

在服务器端的网站编程中PHP会更容易帮助你找到工作。很多互联网相关企业都在使用PHP开发框架，所以可以说市场对PHP的开发程序员的需求还是比较大的。

3、仍然在不断发展

PHP在不断兼容着类似closures和命名空间等技术，同时兼顾性能和当下流行的框架。版本是7之后，一直在提供更高性能的应用。

4、可植入性强

PHP 语言在补丁漏洞升级过程中，核心部分植入简单易行，且速度快。

5、拓展性强

PHP 语言在数据库应用过程中，可以从数据库调取各类数据，执行效率高。

扩展资料：

缺点

1、PHP的解释运行机制

在 PHP 中，所有的变量都是页面级的，无论是全局变量， 还是类的静态成员，都会在页面执行完毕后被清空。

2、设计缺陷

缺少关注PHP被称作是不透明的语言，因为没有堆栈追踪，各种脆弱的输入。没有一个明确的设计哲学。早期的PHP受到Perl的影响，带有out参数的标准库又是有C语言引入，面向对象的部分又是从 C++和Java学来的。

3、对递归的不良支持

PHP并不擅长递归。它能容忍的递归函数的数量限制和其他语言比起来明显少。

参考资料来源：百度百科—PHP

Q5: php怎么把关联数组转成索引数组?

PHP和PERL、VB不同，其只有“数组”，没有单独的“关联数组”类型，实际上PHP的所有数组都是关联数组，当没有指定键值的时候，键值为0、1、2??

php中定义数组的方法：

PHP定义数组的格式

数组名=array();

如：$aa=array();//这样就定义了一个数组，

之后给元素赋值：

$aa[0]="9016";

$aa[1]="9017";

$aa[2]="9018";

PHP输出数组的方法：

foreach($aa as $val)

{echo$val;}

也可以在定义数组时直接赋值

$aa=array(0="9016",1="9017";2="9018");

PHP的数组还可以用字符做下标,不一定要数字.

$aa["name"]="Joan";

$aa["num"]="9018";

$aa["email"]="abc@abc.com";

也可以这样

$aa=array("name"="joan","num"="9018","email"="abc@abc.com");

将一个一维数组的元素也定义为数组，就是一个二维数组，

$aa=array(0="a1",1="a2");

$bb=array(0="b1",1="b2");

$cc=array(0=$aa;1=$bb);此时,$cc[0]也是一个数组，$cc[1]也是一个数组，$cc就是一个二维数组。

同理，三维，四维数组也可以继续定义下去。

数组的元素不仅于数字和字符串，可以是类的对象。

关于php数据库索引类型和php搜索数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。