ホームページ 開発ツール composer ビッグデータ分析でボトルネックの解決:SMI2/PHPClickhouseライブラリを使用する効率的な慣行

ビッグデータ分析でボトルネックの解決:SMI2/PHPClickhouseライブラリを使用する効率的な慣行

Apr 17, 2025 pm 11:24 PM
composer steam

ビッグデータ分析を行うとき、私は一般的ではあるが難しい問題に遭遇しました:Clickhouseデータベースと効率的に対話する方法。従来のデータベース接続とクエリメソッドは、高い並行性と大規模なデータ量のニーズを満たすことができず、その結果、応答が遅くなり、プログラムのクラッシュさえもなります。いくつかの調査の後、私は強力なPHPライブラリSMI2/PHPClickhouseを見つけました。これにより、データ処理の効率が大幅に向上しました。

次の住所から作曲家を 学ぶことができます。

SMI2/PHPCLICKHOUSEは、Clickhouseデータベース用に設計された軽量PHPライブラリです。 PHP 7.1以降をサポートしており、他のライブラリに頼る必要はありません。これにより、インストールと使用が非常に簡単になります。次のコマンドを実行するだけです。

 <code class="bash">composer require smi2/phpclickhouse</code>
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次に、PHPコードで初期化します。

 <code class="php">// vendor autoload $db = new ClickHouseDB\Client(['config_array']); if (!$db->ping()) echo 'Error connect';</code>
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このライブラリは、Clickhouseとの相互作用効率を改善するための複数の機能を提供します。いくつかの重要な使用シナリオは次のとおりです。

  1. 並列クエリselectAsyncメソッドを使用して複数のクエリを並行して実行し、データクエリの速度を大幅に改善します。例えば:

     $state1 = $db->selectAsync(&#39;SELECT 1 as ping&#39;); $state2 = $db->selectAsync(&#39;SELECT 2 as ping&#39;); // run $db->executeAsync(); // result print_r($state1->rows()); print_r($state2->fetchOne(&#39;ping&#39;));
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  2. バッチ挿入insertBatchFilesメソッドを介して、複数のCSVファイルからのデータを並行して挿入して、データの効率を改善できます。

     $file_data_names = [ &#39;/tmp/clickHouseDB_test.1.data&#39;, &#39;/tmp/clickHouseDB_test.2.data&#39;, //... ]; // insert all files $stat = $db->insertBatchFiles( &#39;summing_url_views&#39;, $file_data_names, [&#39;event_time&#39;, &#39;site_key&#39;, &#39;site_id&#39;, &#39;views&#39;, &#39;v_00&#39;, &#39;v_55&#39;] );
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  3. HTTP圧縮:HTTP圧縮を有効にすることにより、大量のデータを挿入するときにネットワーク伝送の負担を減らすことができます。

     $db->settings()->max_execution_time(200); $db->enableHttpCompression(true); $result_insert = $db->insertBatchFiles(&#39;summing_url_views&#39;, $file_data_names, [...]);
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  4. ストリーミング処理streamWriteおよびstreamReadメソッドを使用して、データストリーミング処理を実装できます。大規模なデータの処理に適しています。

     $streamWrite=new ClickHouseDB\Transport\StreamWrite($stream); $client->streamWrite( $streamWrite, // StreamWrite Class &#39;INSERT INTO {table_name} FORMAT JSONEachRow&#39;, // SQL Query [&#39;table_name&#39;=>&#39;_phpCh_SteamTest&#39;] // Binds );
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SMI2/PHPClickhouseライブラリを使用した後、データ処理の効率が大幅に改善されました。並列クエリとバッチ挿入関数は処理時間を大幅に短縮し、HTTP圧縮とストリーミングはネットワークとメモリの負担を減らします。全体として、このライブラリは、私が遭遇したパフォーマンスのボトルネックを解決するだけでなく、ビッグデータ分析プロジェクトにより多くの可能性と柔軟性をもたらします。同様のデータ処理の課題に直面している場合は、このライブラリを試すこともできます。

以上がビッグデータ分析でボトルネックの解決:SMI2/PHPClickhouseライブラリを使用する効率的な慣行の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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