PHP는 빅데이터를 해결합니다
1. 캐시를 사용합니다
1. 프로그램을 사용하여 메모리에 직접 저장합니다. 주로 Map, 특히 ConcurrentHashMap을 사용합니다.
2. 캐싱 프레임워크를 사용하세요. 일반적으로 사용되는 프레임워크: Ehcache, Memcache, Redis 등
가장 중요한 질문은 캐시와 무효화 메커니즘을 언제 생성할지입니다.
빈 데이터의 버퍼링: 빈 데이터와 캐시되지 않은 상태를 구별하기 위해 특정 유형 값으로 저장하는 것이 가장 좋습니다.
2. 데이터베이스 최적화
1. 테이블 구조 최적화
2. SQL 문 최적화, 구문 최적화 및 처리 논리 최적화. 각 명령문의 실행 시간을 기록하고 대상 분석을 수행할 수 있습니다.
4. 테이블 하위 테이블
5. 인덱스 최적화
6. 직접 작업 대신 저장 프로시저 사용
data예를 들어 사용자는 활성 사용자와 비활성 사용자로 나눌 수 있습니다.
4. 일괄 읽기 및 지연 수정1. 동시성이 높은 상황에서는 여러 쿼리 요청을 하나로 병합할 수 있습니다.
2. 동시성이 높고 자주 수정되는 파일을 캐시에 임시 저장할 수 있습니다.
5. 읽기 및 쓰기 분리여러 데이터베이스 서버를 구성하고 마스터-슬레이브 데이터베이스를 구성합니다. 마스터 데이터베이스는 쓰기에 사용되고 슬레이브 데이터베이스는 읽기에 사용됩니다.
6. 분산 데이터베이스서로 다른 테이블을 서로 다른 데이터베이스에 저장한 다음 이를 서로 다른 서버에 배치합니다. 트랜잭션 처리 및 다중 테이블 쿼리와 같은 일부 복잡한 문제.
7. NoSql 및 Hadoop1. NoSql은 SQL뿐만 아니라 관계형 데이터베이스만큼 제한이 없으며 더 유연하고 효율적입니다.
2. Hadoop, 테이블의 데이터를 여러 블록으로 나누어 여러 노드에 저장합니다(분산). 각 데이터 조각은 여러 노드(클러스터)에 저장됩니다. 클러스터는 동일한 데이터를 병렬로 처리하고 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다.
위 내용은 참고용입니다!
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