php读库生成xml文件解决方案
php读库生成xml文件
话说库里有60多W条记录,用php+mysql循环读库,生成xml文件。
现在准备每个xml页面存1000条记录,那就是生成60多页xml文件。
现在问题来了:每次生成xml文件到13页的时候 也就是读库里134000条的时候,页面就报错了:
Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 80 bytes)
求大牛 帮忙看下 这是怎么回事? 该怎么处理? 如何让他顺利生成完所有页面
祝好心人一生平安!
------解决方案--------------------
分配的内存不够用了,修改php.ini 找到memory_limit = 128M 改大一点
------解决方案--------------------
超过php.ini配置文件中memory_limit设置的内存限制了(默认值是128MB,134217728字节)。128兆已经够多了,估计你的代码有问题,循环的时候都是每1000条记录保存到一个变量?可以改为每读取1000条变量保存到一个PHP变量,然后写xml文件,再读取1000条变量,保存到同一个变量,再写xml文件。。。
------解决方案--------------------
内存超过限制了,可以试着调高php.ini中的内存限制。
最好还是增加循环读取次数,而且每次循环结束时unset() mysql_free_result()释放不需要的内存
------解决方案--------------------
把关键代码发上来看看。
------解决方案--------------------
------解决方案--------------------
------解决方案--------------------
内存不够了呗,
方法是:
1.增大程序可以使用的内存 ini_set('memory_limit', '???M');
2.减少程序已经使用的内存, 看你的code
------解决方案--------------------
我没算错的话应该是600多页吧
用mysql_free_result()释放结果集而不是mysql连接,10页释放一次,还不信了这点数据还搞定不了
------解决方案--------------------
只要数据本身不存在问题,分批读和写应该没事的.如果服务器有限制而无法修改参数,你可将数据下载回来本地处理嘛.
------解决方案--------------------
------解决方案--------------------
贴出代码瞧瞧就知道
------解决方案--------------------
另外一个可能的情况,你查询数据库返回的结果集中记录的平均长度比较巨大(比如记录平均总长度超过120KB)。可以尝试用mysql_unbuffered_query代替mysql_query。
------解决方案--------------------
------解决方案--------------------
504 Gateway Time-out 是超时了
不是 php 超时,而是 nginx超时。因为你在处理期间一直没有echo
DOMDocument 非常消耗内存
对于你的应用不见得合适
你可贴出 xml 结构看看,可能在 SQL 中可组装完成
------解决方案--------------------
关于 504 Gateway Time-out 你可以看看这些 http://www.google.com.hk/search?client=aff-cs-360chromium&ie=UTF-8&q=504+Gateway+Time-out
没有必要和你争辩
既然是 服务器我没权限 ,那么也就无所谓命令行执行了

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Untuk mengisi nama pengguna dan kata laluan MySQL: 1. Tentukan nama pengguna dan kata laluan; 2. Sambungkan ke pangkalan data; 3. Gunakan nama pengguna dan kata laluan untuk melaksanakan pertanyaan dan arahan.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Lihat pangkalan data MySQL dengan arahan berikut: Sambungkan ke pelayan: MySQL -U Pengguna Nama -P Kata Laluan Run Show pangkalan data; Perintah untuk mendapatkan semua pangkalan data yang sedia ada Pilih pangkalan data: Gunakan nama pangkalan data; Lihat Jadual: Tunjukkan Jadual; Lihat Struktur Jadual: Huraikan nama jadual; Lihat data: pilih * dari nama jadual;

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Navicat sendiri tidak menyimpan kata laluan pangkalan data, dan hanya boleh mengambil kata laluan yang disulitkan. Penyelesaian: 1. Periksa Pengurus Kata Laluan; 2. Semak fungsi "Ingat Kata Laluan" Navicat; 3. Tetapkan semula kata laluan pangkalan data; 4. Hubungi pentadbir pangkalan data.
