php頁面寫的sql語句怎么優(yōu)化？寫了條查詢語句，但數(shù)據(jù)太多，導(dǎo)致頁面響應(yīng)慢，如何解決？

從sql本身來看，基本上沒有優(yōu)化的余地了，如果數(shù)據(jù)量過大造成的緩慢，

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可以考慮使用sql分頁語句：

(即分頁由sql完成，并不是由PHP完成)

你要告訴我用的是什么數(shù)據(jù)庫： mysql? mssql? oracle?

如果不用sql分頁語句去寫，只能從數(shù)據(jù)庫上工夫。

1. 將幾個(gè)table 的 hotelId 字段， name字段 分別建立索引。

2. 建立分表，將大數(shù)據(jù)分之。

PHP-大數(shù)據(jù)量怎么處理優(yōu)化

大數(shù)據(jù)的話可以進(jìn)行以下操作：

減少對數(shù)據(jù)庫的讀取，也就是減少調(diào)用數(shù)據(jù)庫，

進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存，

利用數(shù)據(jù)庫的自身優(yōu)化技術(shù)，如索引等

精確查詢條件，有利于提高查找速度

php中向mysql取數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量大于10w，后面的數(shù)據(jù)就取不到，如何解決？

應(yīng)該是你的數(shù)據(jù)庫配置限制了內(nèi)存使用量導(dǎo)致的.建議查找下相關(guān)mysql配置資料.

直接倒序取一部分,如果可以就應(yīng)該是配置的問題.

如果慢的話要考慮字段優(yōu)化

問題需要具體.不銘感的話可以把數(shù)據(jù)發(fā)來我調(diào)試一下看看.

php+mysql可以處理億級的數(shù)據(jù)嗎

理論上是可以的，但效率上就有問題了，這么大量的數(shù)據(jù)一般不會放一張表里面，都會考慮分表，然后考慮索引、數(shù)據(jù)庫主從、服務(wù)器配置等，提高查詢效率php+mysql可以處理億級的數(shù)據(jù)嗎

php+mysql 如何優(yōu)化千萬級數(shù)據(jù)模糊查詢加快

關(guān)于mysql處理百萬級以上的數(shù)據(jù)時(shí)如何提高其查詢速度的方法

最近一段時(shí)間由于工作需要，開始關(guān)注針對Mysql數(shù)據(jù)庫的select查詢語句的相關(guān)優(yōu)化方法。

由于在參與的實(shí)際項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)當(dāng)mysql表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬級時(shí)，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時(shí)，其查詢速度簡直無法容忍。曾經(jīng)測試對一個(gè)包含400多萬條記錄（有索引）的表執(zhí)行一條條件查詢，其查詢時(shí)間竟然高達(dá)40幾秒，相信這么高的查詢延時(shí)，任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率，顯得十分重要。以下是網(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優(yōu)化方法：

1、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

2、對查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num=0

4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：(不能前置百分號)

select id from t where name like ‘%c%’

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6、in 和 not in 也要慎用，否則會導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9、應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’

select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11、在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使 用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結(jié)果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(…)

13、很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個(gè)相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、盡量使用表變量來代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22、臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В纾?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對于一次性事件，最好使 用導(dǎo)出表。

23、在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24、如果使用到了臨時(shí)表，在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時(shí)間鎖定。

25、盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26、使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。

27、與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí) 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28、在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

30、盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

php+Mysql 大數(shù)據(jù)導(dǎo)入怎樣提高效率

優(yōu)化SQL插入語句；

比如循環(huán)一條一條插入，改成鏈接多個(gè)值進(jìn)行插入。

將：

foreach($re as $it){

$sql="insert into table (id,name) values(".$it['id'].","."$it['name'].")";

mysql_query($sql);

}

改為：

$sql="insert into table (id,name) values";

foreach($re as $it){

$str= "'".$it['id']."','".$it['name']."'";

}

$sql .= "(".$str."),";

$sql2 = substr($sql,0,-1);

mysql_query($sql);

打開mysql的配置文件，my.ini文件，并找到：max_allowed_packet項(xiàng)；

將值修改大一點(diǎn)，具體根據(jù)自己需要修改。比如這里修改為：1G。

重啟mysql服務(wù)；

5

如果運(yùn)行頁面提示內(nèi)存溢出，可將值設(shè)大一點(diǎn)。

Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 132907287 bytes)

步驟閱讀

6

這樣，面對千萬數(shù)據(jù)導(dǎo)入的時(shí)候，比原來那種方法至少快好多倍。

本文標(biāo)題：phpsql處理大數(shù)據(jù),php處理大量數(shù)據(jù)
URL地址：http://chinadenli.net/article9/dsgopoh.html

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