如何處理大量數(shù)據(jù)并發(fā)操作

處理大量數(shù)據(jù)并發(fā)操作可以采用如下幾種方法:

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1.使用緩存：使正燃用程序直接保存到內(nèi)存中。或者使用緩存框架: 用一個(gè)特定的類型值來(lái)保存，以區(qū)別空數(shù)據(jù)和未緩存的兩種狀態(tài)。

2.數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化：表結(jié)構(gòu)優(yōu)化;SQL語(yǔ)句優(yōu)化，語(yǔ)法優(yōu)化和處理邏輯優(yōu)化;分區(qū);分表;索引優(yōu)化;使用存儲(chǔ)過(guò)程代替直接操作。

3.分離活躍數(shù)據(jù):可以分為活躍用戶和不活躍和攜用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高并發(fā)情況可以將多個(gè)查詢請(qǐng)求合并到一個(gè)。高并發(fā)且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器配置多個(gè)，配置主從數(shù)據(jù)庫(kù)。寫用主數(shù)據(jù)庫(kù)，讀用從數(shù)據(jù)庫(kù)。

6.分布式數(shù)據(jù)庫(kù): 將不同的表存放到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后再放到不同的服務(wù)器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)那么多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個(gè)表中的數(shù)據(jù)分層多塊，保存到多個(gè)節(jié)點(diǎn)（分布式）。每一塊數(shù)據(jù)都有多個(gè)節(jié)點(diǎn)保存（集群）。集群可以并行處理相同的數(shù)據(jù)，還可以保證數(shù)據(jù)的完整性。

拓展喚清伏資料:

大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

參考資料:網(wǎng)頁(yè)鏈接

文章標(biāo)題：php數(shù)據(jù)回滾 php回調(diào)函數(shù)怎么寫
當(dāng)前路徑：http://chinadenli.net/article21/dspjdcd.html

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