Rumah > pembangunan bahagian belakang > tutorial php > Bagaimana untuk menjalankan pengurusan data besar dan reka bentuk gudang data dalam PHP?

Bagaimana untuk menjalankan pengurusan data besar dan reka bentuk gudang data dalam PHP?

WBOY
Lepaskan: 2023-05-21 14:32:02
asal
768 orang telah melayarinya

Dengan popularisasi Internet dan pembangunan aplikasi Web, pengurusan data dan reka bentuk gudang data telah menjadi salah satu aspek penting dalam pembangunan Web. PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, jadi bagaimana untuk menjalankan pengurusan data besar dan reka bentuk gudang data dalam PHP? Artikel ini akan menjawabnya satu per satu untuk anda.

1. Pengurusan data besar

  1. Pemilihan dan pengoptimuman pangkalan data

Dalam aplikasi PHP, pangkalan data hubungan yang sering kami gunakan termasuk MySQL dan PostgreSQL , SQLite, dll. Untuk mencapai pengurusan data besar, adalah perlu untuk memilih pangkalan data hubungan yang boleh menyokong jumlah penyimpanan data yang besar dan membaca dan menulis pantas. Pada masa yang sama, selain daripada memilih pangkalan data yang sangat baik, ia juga perlu dioptimumkan supaya ia dapat melayani kerja pengurusan data dengan lebih baik.

Pengoptimuman pangkalan data boleh bermula dari banyak aspek, seperti:

(1) Pilih enjin pangkalan data yang sesuai, seperti InnoDB, MyISAM, dll.

(2) Letakkan medan yang kerap digunakan dalam jadual data di hadapan.

(3) Elakkan menggunakan terlalu banyak operasi JOIN.

(4) Menggunakan indeks boleh meningkatkan kelajuan pertanyaan data, dsb.

  1. Sub-pangkalan data dan sub-jadual

Dalam pengurusan data besar, kecekapan memproses data besar-besaran sentiasa menjadi salah satu masalah yang sukar diatasi. Untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan data, anda boleh menggunakan sub-pangkalan data dan teknologi sub-jadual untuk menyimpan data dalam berbilang pangkalan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan.

Reka bentuk pangkalan data teragih boleh dibahagikan kepada dua jenis: sharding menegak dan sharding mendatar. Segmentasi menegak adalah untuk membahagikan pangkalan data kepada beberapa sub-pangkalan data mengikut kekerapan penggunaan jadual data, dan tidak ada korelasi antara sub-pangkalan data segmentasi mendatar adalah untuk memisahkan data dalam jadual data kepada beberapa pangkalan data mengikut peraturan tertentu Data dalam pangkalan data adalah berkaitan.

  1. Caching data

Caching data ialah cara teknikal yang penting untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan data. Teknologi caching seperti Memcached dan Redis boleh digunakan dalam PHP untuk menyimpan data yang kerap diakses dalam ingatan dan terus membaca data dalam ingatan, mengelakkan akses pangkalan data yang kerap. Selain itu, teknologi caching penyemak imbas juga boleh digunakan untuk cache sumber statik secara tempatan, mengurangkan pembaziran masa yang disebabkan oleh penghantaran rangkaian dan mencapai kelajuan tindak balas yang lebih pantas.

2. Reka bentuk gudang data

  1. Model dimensi dan jadual fakta

Reka bentuk gudang data ialah teras kepada keseluruhan pengurusan data besar, dimensi model dan fakta Jadual ialah dua konsep terpenting dalam reka bentuk gudang data.

Jadual dimensi digunakan untuk menerangkan setiap dimensi dalam perniagaan, seperti masa, wilayah, produk, dll.; jadual fakta merekodkan data fakta, seperti data jualan, data lawatan, dsb. Dengan mengaitkan dimensi berbeza dengan jadual fakta, pertanyaan data fleksibel dan analisis data berbilang dimensi boleh dicapai.

  1. ETL

Reka bentuk gudang data bukan sahaja merangkumi storan data, tetapi juga memerlukan pembersihan, transformasi dan pemuatan data (ETL) dan operasi lain.

Operasi ETL merangkumi tiga langkah: pengekstrakan data (Pengekstrakan), transformasi data (Transformasi) dan pemuatan data (Beban). Pengekstrakan data merujuk kepada mendapatkan data yang diperlukan daripada sistem sumber yang melibatkan pembersihan, penukaran format, penyepaduan data dan operasi lain merujuk kepada memuatkan data yang ditukar ke dalam sistem sasaran;

  1. OLAP

Pemprosesan Analitikal Dalam Talian (OLAP) ialah teknologi analisis data berbilang dimensi yang boleh melaksanakan statistik, analisis dan pertanyaan pada data dengan mudah. Teknologi OLAP yang paling biasa ialah kiub data berbilang dimensi (Cube).

Kiub data berbilang dimensi ialah struktur data berbentuk kubus yang dibentuk dengan menggabungkan jadual dimensi dan jadual fakta Setiap muka mewakili atribut dimensi yang berbeza. Dengan memutar dan menterjemah kiub data berbilang dimensi, kepingan data yang berbeza dan pensampelan data boleh diperoleh, yang memudahkan analisis data berbilang dimensi dan pengeluaran laporan.

Ringkasnya, pengurusan data besar dan reka bentuk gudang data ialah pautan penting dalam aplikasi PHP Menggunakan pangkalan data, sub-pangkalan data, sub-jadual, caching data, ETL dan OLAP serta cara teknikal lain boleh meningkatkan kecekapan pemprosesan data. dan pertanyaan data Ketepatan analisis.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menjalankan pengurusan data besar dan reka bentuk gudang data dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan