빅 데이터 분석에서 병목 현상 해결 : SMI2/PHPClickhouse 라이브러리 사용의 효율적인 관행

빅 데이터 분석을 수행 할 때는 클릭 하우스 데이터베이스와 효율적으로 상호 작용하는 방법이 일반적이지만 어려운 문제가 발생했습니다. 기존 데이터베이스 연결 및 쿼리 방법은 높은 동시성 및 대량의 데이터 볼륨의 요구를 충족시킬 수 없으므로 응답이 느리고 프로그램의 충돌도 발생합니다. 약간의 탐색 후, 나는 강력한 PHP 라이브러리 SMI2/PHPClickhouse를 발견하여 데이터 처리 효율성을 크게 향상시켰다.

다음 주소를 통해 작곡가를 배울 수 있습니다.

SMI2/PHPClickhouse는 클릭 하우스 데이터베이스 용으로 설계된 가벼운 PHP 라이브러리입니다. PHP 7.1 이상을 지원하며 다른 라이브러리에 의존 할 필요가 없습니다. 따라서 설치 및 사용이 매우 쉽고 다음 명령 만 실행할 수 있습니다.

 <code class="bash">composer require smi2/phpclickhouse</code>

그런 다음 PHP 코드에서 초기화 :

 <code class="php">// vendor autoload $db = new ClickHouseDB\Client(['config_array']); if (!$db->ping()) echo 'Error connect';</code>

이 라이브러리는 클릭 하우스와의 상호 작용 효율성을 향상시키기위한 여러 기능을 제공합니다. 몇 가지 주요 사용 시나리오는 다음과 같습니다.

1. 병렬 쿼리 : selectAsync 메소드를 사용하여 여러 쿼리를 병렬로 실행하여 데이터 쿼리 속도를 크게 향상시킵니다. 예를 들어:

    $state1 = $db->selectAsync('SELECT 1 as ping'); $state2 = $db->selectAsync('SELECT 2 as ping'); // run $db->executeAsync(); // result print_r($state1->rows()); print_r($state2->fetchOne('ping'));

2. 배치 인서트 : insertBatchFiles 메소드를 통해 여러 CSV 파일의 데이터를 병렬로 배치하여 데이터 가져 오기 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

    $file_data_names = [ '/tmp/clickHouseDB_test.1.data', '/tmp/clickHouseDB_test.2.data', //... ]; // insert all files $stat = $db->insertBatchFiles( 'summing_url_views', $file_data_names, ['event_time', 'site_key', 'site_id', 'views', 'v_00', 'v_55'] );

3. HTTP 압축 : HTTP 압축을 활성화하여 많은 양의 데이터를 삽입 할 때 네트워크 전송 부담을 줄일 수 있습니다.

    $db->settings()->max_execution_time(200); $db->enableHttpCompression(true); $result_insert = $db->insertBatchFiles('summing_url_views', $file_data_names, [...]);

4. 스트리밍 처리 : streamWrite 및 streamRead 방법을 사용하여 대규모 데이터 처리에 적합한 데이터 스트리밍 처리를 구현할 수 있습니다.

    $streamWrite=new ClickHouseDB\Transport\StreamWrite($stream); $client->streamWrite( $streamWrite, // StreamWrite Class 'INSERT INTO {table_name} FORMAT JSONEachRow', // SQL Query ['table_name'=>'_phpCh_SteamTest'] // Binds );

SMI2/PHPClickhouse 라이브러리를 사용한 후 데이터 처리 효율이 크게 향상되었습니다. 병렬 쿼리 및 배치 삽입 기능은 처리 시간을 크게 줄이는 반면 HTTP 압축 및 스트리밍은 네트워크 및 메모리 부담을 줄입니다. 전반적 으로이 라이브러리는 내가 겪은 성능 병목 현상을 해결할뿐만 아니라 빅 데이터 분석 프로젝트에 더 많은 가능성과 유연성을 제공합니다. 유사한 데이터 처리 문제에 직면하고 있다면이 라이브러리를 사용해 볼 수도 있습니다.

위 내용은 빅 데이터 분석에서 병목 현상 해결 : SMI2/PHPClickhouse 라이브러리 사용의 효율적인 관행의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!