php千万条数据库 php百万数据查询优化

PHP+mysql插入上千万条数据,导致内存不足,寻求释放内存方法

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优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。

unset()是可以释放内存的，但是$str=null基本释放不php千万条数据库了的，建议还是用unset()就好php千万条数据库了，$str=null只是用来清空变量，以防下面再用的时候遭到干扰的。

相关问答

Q1: Thinkphp下导入千万级txt文件好方法

1、1php千万条数据库，ThinkPHP import 方法 ThinkPHP 模拟了 Java php千万条数据库的类库导入机制，统一采用 import 方法进行类文件php千万条数据库的加载。

2、在thinkPHP中模板和css是这样的输出和引用的php千万条数据库：首先说模板要放在与模板对应的文件夹中，然后css和js等外部引用的文件要在php千万条数据库你模板目录下新建一个名叫public的文件夹，css和js文件就是放在这个文件夹中的。

3、学习方法如下：首先了解MVC的工作原理。然后了解thinkphp的命名规范文档结构了解三者的使用过程。接着要了解controller（控制器）、model（模型）、view（视图或者说是模板）的基本使用方法。

4、对于内存开销比较大的应用，在做大量数据查询和处理的时候，使用 cursor 方法，可以利用PHP的生成器特性，减少内存占用。你会发现用户数据不论是1万还是10万级别，内存开销并没有大的变化。

Q2: php+mysql优化,百万至千万级快速分页mysql性能到底能有多高

经过这样的优化，mysql到了百万级分页是个极限！但有这样的成绩已经很不错，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160万的数据用 id in (str) 很快，基本还是0秒。如果这样，千万级的数据，mysql应该也很容易应付。

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。

offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

mysql数据库，一张百万级别的大表，一般来说是很快的，但需要进行优化。同时，mysql在数据量大的情况下分页起点越大查询速度越慢，100万条起的查询速度已经需要7秒钟。

优化前：原理：mysql会先查询出10000010（一千万零一十）条数据，然后丢弃前10000000（一千万）条数据，返回最后10（十）条数据，所以偏移量越大，性能就越差。

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。

Q3: 用php代码向mysql数据库里插入10000000条数据

我给你个思路，利用游览器的刷新机制，每执行10秒刷新一下自动更新下一串数据，一串多少数据，看你的SQL效率而定。就这样一直刷新更新，到结束为止。

如果是用mysql数据库的话，一条语句可以插入几千条语句。类似以下语句：insert into table_name (field1，field2) values (1，2)，(2，3)，(3，5)，(5，6)请查看mysql手册。其他数据库请查阅相应手册。

在php.ini里有个参数叫“max_execution_time”，这个是最大响应时间，以秒为单位，改个大一点的，“post_max_size ”，这个是最大上传的大小， 以M为单位。

但是又会出现个问题。如果你是10万条数据在文件里，你要是想用一个INSERT插入，那必须得先把这数据读到内存里，肯定也很慢，而且不稳定。如果你逐条读出插入，对数据库也是个消耗。

遵循这样的语法，就可以批量插入数据了。执行成功，截图：据说，在程序开发中，一次插入多条数据，比逐次一条一条的插入数据，效率高很多 所以在程序开发的时候，使用此批量插入，也是比较不错的。

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