ThinkPHP处理海量数据分表机制详细代码及说明_PHP教程
应用ThinkPHP内置的分表算法处理百万级用户数据.
数据表:
house_member_0
house_member_1
house_member_2
house_member_3
模型中
class MemberModel extends AdvModel {
protected $partition = array(field=>username,type=>id,num=>4);
public function getDao($data=array()) {
$data = empty($data) ? $_POST : $data;
$table = $this->getPartitionTableName($data);
return $this->table($table);
}
}
方法中
class MemberAction extends BaseAction {
public function login() {
if($this->isPost()) {
$this->validToken();
$dao = D(Member)->getDao();
$res = $dao->where(username = .$_POST[username])->find();
// output 为自定义方法
// $isAjax - bool
$this->output(false);
}
$this->display();
}
}
/**
+----------------------------------------------------------
* 得到分表的的数据表名
+----------------------------------------------------------
* @access public
+----------------------------------------------------------
* @param array $data 操作的数据
+----------------------------------------------------------
* @return string
+----------------------------------------------------------
*/
public function getPartitionTableName($data=array()) {
// 对数据表进行分区
if(isset($data[$this->partition[field]])) {
$field = $data[$this->partition[field]];
switch($this->partition[type]) {
case id:
// 按照id范围分表
$step = $this->partition[expr];
$seq = floor($field / $step)+1;
break;
case year:
// 按照年份分表
if(!is_numeric($field)) {
$field = strtotime($field);
}
$seq = date(Y,$field)-$this->partition[expr]+1;
break;
case mod:
// 按照id的模数分表
$seq = ($field % $this->partition[num])+1;
break;
case md5:
// 按照md5的序列分表
$seq = (ord(substr(md5($field),0,1)) % $this->partition[num])+1;
break;
default :
if(function_exists($this->partition[type])) {
// 支持指定函数哈希
$fun = $this->partition[type];
$seq = (ord(substr($fun($field),0,1)) % $this->partition[num])+1;
}else{
// 按照字段的首字母的值分表
$seq = (ord($field{0}) % $this->partition[num])+1;
}
}
return $this->getTableName()._.$seq;
}else{
// 当设置的分表字段不在查询条件或者数据中
// 进行联合查询,必须设定 partition[num]
$tableName = array();
for($i=0;$ipartition[num];$i++)
$tableName[] = SELECT * FROM .$this->getTableName()._.$i;
$tableName = ( .implode(" UNION ",$tableName).) AS .$this->name;
return $tableName;
}
}

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Sie haben etwas Wichtiges von Ihrem Startbildschirm gelöscht und versuchen, es wiederherzustellen? Es gibt verschiedene Möglichkeiten, App-Symbole wieder auf dem Bildschirm anzuzeigen. Wir haben alle Methoden besprochen, die Sie anwenden können, um das App-Symbol wieder auf dem Startbildschirm anzuzeigen. So machen Sie das Entfernen vom Startbildschirm auf dem iPhone rückgängig. Wie bereits erwähnt, gibt es mehrere Möglichkeiten, diese Änderung auf dem iPhone wiederherzustellen. Methode 1 – App-Symbol in der App-Bibliothek ersetzen Sie können ein App-Symbol direkt aus der App-Bibliothek auf Ihrem Startbildschirm platzieren. Schritt 1 – Wischen Sie seitwärts, um alle Apps in der App-Bibliothek zu finden. Schritt 2 – Suchen Sie das App-Symbol, das Sie zuvor gelöscht haben. Schritt 3 – Ziehen Sie einfach das App-Symbol aus der Hauptbibliothek an die richtige Stelle auf dem Startbildschirm. Dies ist das Anwendungsdiagramm

Stehen Sie vor einer Verzögerung oder einer langsamen mobilen Datenverbindung auf dem iPhone? Normalerweise hängt die Stärke des Mobilfunk-Internets auf Ihrem Telefon von mehreren Faktoren ab, wie z. B. der Region, dem Mobilfunknetztyp, dem Roaming-Typ usw. Es gibt einige Dinge, die Sie tun können, um eine schnellere und zuverlässigere Mobilfunk-Internetverbindung zu erhalten. Fix 1 – Neustart des iPhone erzwingen Manchmal werden durch einen erzwungenen Neustart Ihres Geräts viele Dinge zurückgesetzt, einschließlich der Mobilfunkverbindung. Schritt 1 – Drücken Sie einfach einmal die Lauter-Taste und lassen Sie sie los. Drücken Sie anschließend die Leiser-Taste und lassen Sie sie wieder los. Schritt 2 – Der nächste Teil des Prozesses besteht darin, die Taste auf der rechten Seite gedrückt zu halten. Lassen Sie das iPhone den Neustart abschließen. Aktivieren Sie Mobilfunkdaten und überprüfen Sie die Netzwerkgeschwindigkeit. Überprüfen Sie es erneut. Fix 2 – Datenmodus ändern 5G bietet zwar bessere Netzwerkgeschwindigkeiten, funktioniert jedoch besser, wenn das Signal schwächer ist

Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.

ThinkPHP verfügt über mehrere Versionen, die für verschiedene PHP-Versionen entwickelt wurden. Zu den Hauptversionen gehören 3.2, 5.0, 5.1 und 6.0, während Nebenversionen dazu dienen, Fehler zu beheben und neue Funktionen bereitzustellen. Die neueste stabile Version ist ThinkPHP 6.0.16. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl einer Version die PHP-Version, die Funktionsanforderungen und den Community-Support. Für optimale Leistung und Support wird empfohlen, die neueste stabile Version zu verwenden.

Kürzlich wurde die Militärwelt von der Nachricht überwältigt: US-Militärkampfflugzeuge können jetzt mithilfe von KI vollautomatische Luftkämpfe absolvieren. Ja, erst kürzlich wurde der KI-Kampfjet des US-Militärs zum ersten Mal der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und sein Geheimnis gelüftet. Der vollständige Name dieses Jägers lautet „Variable Stability Simulator Test Aircraft“ (VISTA). Er wurde vom Minister der US-Luftwaffe persönlich geflogen, um einen Eins-gegen-eins-Luftkampf zu simulieren. Am 2. Mai startete US-Luftwaffenminister Frank Kendall mit einer X-62AVISTA auf der Edwards Air Force Base. Beachten Sie, dass während des einstündigen Fluges alle Flugaktionen autonom von der KI durchgeführt wurden! Kendall sagte: „In den letzten Jahrzehnten haben wir über das unbegrenzte Potenzial des autonomen Luft-Luft-Kampfes nachgedacht, aber es schien immer unerreichbar.“ Nun jedoch,

Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.

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