Rumah > pembangunan bahagian belakang > tutorial php > Penyimpanan data secara besar-besaran dan pengoptimuman pertanyaan halaman dalam sistem jualan kilat PHP

Penyimpanan data secara besar-besaran dan pengoptimuman pertanyaan halaman dalam sistem jualan kilat PHP

WBOY
Lepaskan: 2023-09-22 08:10:02
asal
1348 orang telah melayarinya

Penyimpanan data secara besar-besaran dan pengoptimuman pertanyaan halaman dalam sistem jualan kilat PHP

Penyimpanan data massa dan pengoptimuman pertanyaan paging dalam sistem jualan kilat PHP

1. Pengenalan
Dengan perkembangan pesat e -industri perdagangan Dengan perkembangan, pelbagai aktiviti promosi telah menjadi cara penting untuk menarik pengguna, dan jualan kilat, sebagai jenis aktiviti promosi dalam talian yang sangat tertumpu, meletakkan keperluan yang sangat tinggi pada prestasi dan kestabilan sistem. Antaranya, storan data yang besar dan pengoptimuman pertanyaan halaman adalah salah satu kunci untuk membina sistem jualan kilat yang cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara melakukan storan data besar-besaran dan pengoptimuman pertanyaan halaman dalam sistem jualan kilat PHP dan memberikan contoh kod khusus.

2. Storan data besar-besaran
Data besar-besaran dalam sistem jualan kilat terutamanya termasuk maklumat produk, pesanan pengguna, dsb. Untuk maklumat produk, kami boleh menggunakan pangkalan data untuk menyimpannya Perisian pangkalan data yang biasa digunakan termasuk MySQL, Redis, dsb. Apabila menyimpan maklumat produk, strategi pengoptimuman berikut boleh diguna pakai:

  1. Lewahan data: Untuk meningkatkan keupayaan pemprosesan serentak sistem, sebahagian daripada maklumat produk, seperti nama produk , harga, dsb. Medan ditambah secara berlebihan pada pangkalan data dalam memori, yang boleh mengurangkan operasi pertanyaan pada storan berterusan dan mempercepatkan tindak balas sistem.
  2. Data cache: Gunakan pelayan cache seperti Redis untuk cache maklumat produk Dengan menetapkan masa tamat tempoh yang munasabah dan strategi kemas kini cache, anda boleh mengurangkan beban pada pangkalan data dan meningkatkan kelajuan membaca sistem. .

Untuk data seperti pesanan pengguna dan rekod pembelian jualan kilat, disebabkan operasi baca dan tulis yang kerap, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan pangkalan data NoSQL seperti MongoDB, Cassandra, dll. untuk penyimpanan. Pangkalan data jenis ini mempunyai keupayaan membaca dan menulis serentak yang tinggi dan keupayaan penyimpanan data yang besar, yang boleh memenuhi keperluan sistem jualan kilat.

3. Pengoptimuman pertanyaan paging
Dalam sistem jualan kilat, pengguna selalunya perlu menyemak imbas dan membeli produk melalui pertanyaan paging. Untuk pertanyaan paging data besar-besaran, kami boleh menggunakan strategi pengoptimuman berikut:

  1. Pemprosesan paging: Dengan menggunakan penyataan pertanyaan paging pangkalan data, seperti pernyataan LIMIT dalam MySQL, nilai yang ditentukan boleh dikembalikan terus pada bahagian pelayan Bilangan halaman data tanpa mengembalikan semua data. Sebilangan besar pemprosesan dan penghantaran data di bahagian pelayan dielakkan.
  2. Penyampaian data bahagian hadapan: Gunakan teknologi bahagian hadapan seperti Ajax untuk menghantar permintaan pertanyaan halaman ke pelayan, dan kemudian masukkan data yang dikembalikan ke dalam halaman. Ini boleh mengedarkan pemprosesan dan penghantaran data kepada pelanggan dan mengurangkan beban pelayan.
  3. Caching data: Untuk data yang sering ditanya, anda boleh menggunakan pelayan cache seperti Redis untuk caching. Cache data dalam memori untuk mempercepatkan pertanyaan.

Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara mengoptimumkan pertanyaan halaman dalam sistem jualan kilat PHP:

<?php

// 分页查询商品列表
function getGoodsByPage($page, $pagesize) {
    $start = ($page - 1) * $pagesize;
    $end = $start + $pagesize - 1;

    // 使用缓存服务器获取商品列表数据
    $redis = new Redis();
    $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
    $goodsList = $redis->lrange('goods_list', $start, $end);

    // 假设需要获取商品的详细信息
    $goodsInfoList = [];
    foreach ($goodsList as $goodsId) {
        // 从数据库中查询商品详细信息
        $goodsInfo = getGoodsInfoById($goodsId);

        $goodsInfoList[] = $goodsInfo;
    }

    return $goodsInfoList;
}

// 查询商品详细信息
function getGoodsInfoById($goodsId) {
    // 查询缓存中是否存在商品信息
    $redis = new Redis();
    $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
    $goodsInfo = $redis->hget('goods_info', $goodsId);

    // 如果缓存中不存在,则从数据库中查询商品信息
    if (!$goodsInfo) {
        // 查询数据库
        $mysql = new mysqli('localhost', 'username', 'password', 'database');
        $sql = "SELECT * FROM goods WHERE id = $goodsId";
        $result = $mysql->query($sql);
        $row = $result->fetch_assoc();

        $goodsInfo = json_encode($row);

        // 将商品信息存储到缓存中
        $redis->hset('goods_info', $goodsId, $goodsInfo);
    }

    return json_decode($goodsInfo, true);
}

?>
Salin selepas log masuk

Melalui strategi pengoptimuman dan contoh kod di atas, anda boleh membuat Sistem jualan kilat PHP boleh mencapai prestasi yang lebih tinggi dan kelajuan tindak balas apabila berhadapan dengan storan data yang besar dan pertanyaan halaman.

4. Ringkasan
Storan data yang besar dan pengoptimuman pertanyaan halaman adalah penting untuk membina sistem jualan kilat PHP yang cekap. Melalui strategi penyimpanan data yang munasabah dan pengoptimuman pertanyaan halaman, keupayaan pemprosesan serentak sistem dan pengalaman pengguna boleh dipertingkatkan, dan kestabilan sistem boleh ditingkatkan. Pada masa yang sama, ia juga perlu untuk memilih pangkalan data dan pelayan cache yang sesuai berdasarkan keperluan perniagaan dan skala sistem tertentu untuk memastikan prestasi dan kebolehskalaan sistem.

Atas ialah kandungan terperinci Penyimpanan data secara besar-besaran dan pengoptimuman pertanyaan halaman dalam sistem jualan kilat PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan