PHP と MySQL を組み合わせて数千万のデータ処理を完了

                                                       

#PHP MySQL 列では、数千万のデータ処理を実現する方法について説明します

推奨 (無料):

PHP MySQL

mysql サブテーブルのアイデア

1 億の注文テーブルを 5 つのテーブルに分割すると、各テーブルには 2,000 万件のデータのみが含まれ、元のテーブルと負担が共有されます。サブテーブルは、特定の条件に従って分割する必要があります。ここでは、次に従って分割できます。 テーブルをリージョンごとに分割するには、必要なデータを見つけるためにどのテーブルに移動するかを制御するミドルウェアが必要です。 ミドルウェア: メインテーブルの自動インクリメント ID をミドルウェアとして使用します (どのフィールドがミドルウェアに適していますか? 一意である必要があります)
配布方法は?メイン テーブルに挿入した後、ID が返され、この ID とテーブルの数に基づいて剰余が取得され、残りがどちらかのテーブルにデータが挿入されます。
注: サブテーブルの ID はメイン テーブルの ID と一致している必要があります。
将来的には、挿入操作のみがメイン テーブルを使用します。変更、削除、読み取りには使用する必要はありません。

redis メッセージ キュー1. メッセージ キューとは何ですか?

メッセージ伝播プロセス中にメッセージを保存するコンテナ

2、メッセージ キューが生成される歴史的な理由

メッセージ キューの特徴: まず、 first out

実行された SQL ステートメントは、最初にメッセージ キューに保存され、その後、スムーズかつ非同期でデータベースに順次挿入されます。

アプリケーション: Sina、最初にインスタント コメントをメッセージ キューに入れてから、SQL を挿入します。スケジュールされたタスクを通じてメッセージ キュー内のステートメントを順次実行します。データベース

ModifyOperationサブテーブルに移動して変更します

このように修正します 問題があります。メインテーブルとサブテーブルのデータが不整合になります。メインテーブルとサブテーブルのデータを整合させるにはどうすればよいですか?

#Redis キューはメイン テーブルとサブテーブルのデータの一貫性を保ちます変更が完了すると、メイン テーブルのデータは変更され、redis キューに保存されます

次に、Linux スケジュールされたタスク (contble) がループして Redis キュー内の SQL ステートメントを実行し、メインテーブルの内容を同期的に更新します。

mysql 分散テーブル (クエリ、削除)クエリはサブテーブルをクエリするだけで済みます。メインテーブルではなくテーブル

削除するには、まず ID に基づいて削除するサブテーブルを見つけて削除し、SQL ステートメントをプッシュして合計を削除します。テーブル データをメッセージ キューに追加します。次に、スケジュールされたタスクを実行してテーブル データ全体を削除します

スケジュールされたタスク:

##mysql 分散サブライブラリ

サブライブラリのアイデア

サブライブラリの回路図:

mysql 分散ブランチ ライブラリ (増加)

注: 1 回の操作後のデータベースデータベース接続を閉じる必要があります。そうしないと、mysql は常に同じデータベースに接続されていると認識します。

どの設定ファイルをロードしてどのデータベースに接続するかを決定するのに依然として係数が必要です

mysql 分散ブランチ ライブラリ (修正)

原理は新しいものと同じです

mysql 分散データベース (チェック、削除)

原理は同様です

削除

実行キュー

##Mysql 分散キャッシュ (memcache) アプリケーション

データをキャッシュに入れて、データベースのオーバーヘッドを保存します。まずキャッシュを確認します。存在する場合は直接取り出します。存在しない場合は、データベースを確認してキャッシュに保存します。

編集後、キャッシュを削除する必要があります。そうしないと読み取りが継続されます。これは、変更されたデータではなく、キャッシュされたデータです。

以上がPHP と MySQL を組み合わせて数千万のデータ処理を完了の詳細内容です。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。