PHP がビッグデータを解決する方法

#PHP はビッグ データを解決します

1. キャッシュを使用します

1. プログラムを使用して保存します直接記憶に。 Map、特に ConcurrentHashMap を主に使用します。

2. キャッシュ フレームワークを使用します。一般的に使用されるフレームワーク: Ehcache、Memcache、Redis など。

最も重要な問題は、キャッシュとその無効化メカニズムをいつ作成するかということです。

空のデータのバッファリングの場合: 空のデータとキャッシュされていない状態を区別するには、特定の型値を使用して保存するのが最善です。

2. データベースの最適化

1. テーブル構造の最適化

2. SQL ステートメントの最適化、構文の最適化、および処理ロジックの最適化。各ステートメントの実行時間を記録できます。ターゲットを絞った分析

3、パーティション

4、サブテーブル

5、インデックス最適化

6、使用ストアド プロシージャは直接操作を置き換えます

3. アクティブなデータを分離する

たとえば、ユーザーをアクティブ ユーザーと非アクティブ ユーザーに分けることができます。

4. バッチ読み取りと遅延修正

1. 同時実行性が高い状況では、複数のクエリ リクエストを 1 つにマージできます。

2. 同時実行性が高く、頻繁に変更されるファイルは、キャッシュに一時的に保存できます。

5. 読み取り/書き込みの分離

複数のデータベース サーバーを構成し、マスター/スレーブ データベースを構成します。マスター データベースは書き込みに使用され、スレーブ データベースは読み取りに使用されます。

6. 分散データベース

異なるテーブルを異なるデータベースに保存し、それらを異なるサーバーに配置します。トランザクション処理や複数テーブルのクエリなど、いくつかの複雑な問題。

7. NoSql と Hadoop

1. SQL だけでなく、NoSql にはリレーショナル データベースほど多くの制限がなく、より柔軟で効率的です。

2. Hadoop はテーブル内のデータを複数のブロックに分割し、複数のノード (分散) に保存します。各データは複数のノード (クラスター) に保存されます。クラスターは同じデータを並行して処理し、データの整合性を確保できます。

上記の内容は参考用です。

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