php資料庫優化

⑴ php有哪些優化技巧

1. echo 比 print 快。
2. 使用echo的多重參數代替字元串連接。
3. 在執行for循環之前確定最大循環數，不要每循環一次都計算最大值，最好運用foreach代替。
4. 對global變數，應該用完就unset()掉。
5. 用單引號代替雙引號來包含字元串，這樣做會更快一些。因為PHP會在雙引號包圍的字元串中搜尋變數，單引號則不會。
6. 函數代替正則表達式完成相同功能。
7. 當執行變數$i的遞增或遞減時，$i++會比++$i慢一些。這種差異是PHP特有的，並不適用於其他語言，++$i更快是因為它只需要3條指令(opcodes)，$i++則需要4條指令。後置遞增實際上會產生一個臨時變數，這個臨時變數隨後被遞增。而前置遞增直接在原值上遞增。
8. 使用選擇分支語句（switch case）好於使用多個if，else if語句。
9. 利用var_mp進行PHP代碼調試。如果你在尋找php調試技術，我必須說var_mp應該是你要找的目標，在顯示php信息方面這個命令可以滿足你的所有需要，而調試代碼的多數情況與得到PHP中的數值有關。
10. 在包含文件時使用完整路徑，解析操作系統路徑所需的時間會更少。
11. 動輒創建全局數值是一種糟糕的做法，不過有時候實際情況的確又需要這么做。對於資料庫表或資料庫連接信息使用全局數值是一個不錯的想法，但不要在你的PHP代碼中頻繁使用全局數值。另外，更好的一種做法是把你的全局變數存放在一個config.php文件中。

⑵ PHP-大數據量怎麼處理優化

php跟數據量大好像沒有直接的關系，應該優化的資料庫

⑶ 如何對低硬體配置的中小型php網站進行性能優化

效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以我們盡可能使我們的網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法其實也是最有效的方法。

建立獨立的圖片伺服器(解決吃IO的損耗,針對圖片伺服器的運行速度的優化)

如果你的程序支持PHP7，強烈建議你使用PHP7，PHP7相對PHP5.X有大大的性能提升，在很多演算法上會比後者快兩三倍！

資料庫優化：讀寫分離負載均衡分庫分表,分區操作

PHP程序性能優化、Mysql分庫分表、垃圾回收都是PHPer必學內容、網站PV上升、SWOOLE協程編程、Swoft微服務、高並發等技術都需要掌空前握

為了解決大家進階的難題，我准備了一套嫌野中高級進階學習教程還可加入大牛學習圈芹虧喊子，分享tp,laravel，swoole，swoft微服務等教程，各種大牛都是3-8年PHP開發者，每天還有12年的架構師做講解，助你進階中高級PHP程序員，增值漲薪！需要可關注本頭條號，並且發送私信關鍵詞：PHP

⑷ php做優化包括哪些內容

1：單引號代替雙引號，雙引號會去找變數。
2：方法定義為static，性能提升4倍。
3：$arr['id']的性能是$arr[id]的7倍。
4：echo性能快，盡量使用echo $a,$b,$c而非echo $a.$b.$c。
5：循環之前確定循環次數，盡量用foreach。
6：注銷不使用的變數，節省內存。
7：盡量不使用魔法函數：__get、__set等。
8：require_once()會檢查是否載入，消耗內存。
9：include文件時使用絕對路徑，省去查找的時間。
10：腳本開始執行時間$_SERVER[『REQUEST_TIME』]要好於time()。
11：正則效率低，用函數代替。
12：str_replace函數比preg_replace函數快，但strtr函數的效率是str_replace函數的四倍。
13：接收客串的效率比接收數組的效率高。
14：switch case好於多個if else。
15：用@屏蔽錯誤消息的方法很低效。
16：打開apache的mod_deflate模塊，可以提高網頁的瀏覽速度。
17：資料庫連接當使用完畢時應關掉，不要用長連接。
18：錯誤消息代價昂貴。
19：在方法中遞增局部變數，速度是最快的。幾乎與在函數中調用局部變數的速度相當。
20：遞增一個全局變數要比遞增一個局部變數慢2倍。
21：遞增一個對象屬性（如：$this->prop++）要比遞增一個局部變數慢3倍。
22：遞增一個未預定義的局部變數要比遞增一個預定義的局部變數慢9至10倍。
23：僅定義一個局部變數而沒在函數中調用它，同樣會減慢速度（其程度相當於遞增一個局部變數）。PHP大概會檢查看是否存在全局變數。
24：方法調用看來與類中定義的方法的數量無關，因為我（在測試方法之前和之後都）添加了10個方法，但性能上沒有變化。
25：派生類中的方法運行起來要快於在基類中定義的同樣的方法。
26：調用帶有一個參數的空函數，其花費的時間相當於執行7至8次的局部變數遞增操作。類似的方法調用所花費的時間接近於15次的局部變數遞增操作。
27：Apache解析一個PHP腳本的時間要比解析一個靜態HTML頁面慢2至10倍。盡量多用靜態HTML頁面，少用腳本。
28：盡量做緩存，可使用memcached。memcached是一款高性能的內存對象緩存系統，可用來加速動態Web應用程序，減輕資料庫負載。對運算碼 (OP code)的緩存很有用，使得腳本不必為每個請求做重新編譯。
29：當操作字元串並需要檢驗其長度是否滿足某種要求時，你想當然地會使用strlen()函數。此函數執行起來相當快，因為它不做任何計算，只返回在zval 結構（C的內置數據結構，用於存儲PHP變數）中存儲的已知字元串長度。但是，由於strlen()是函數，多多少少會有些慢，因為函數調用會經過諸多步驟，如字母小寫化（譯註：指函數名小寫化，PHP不區分函數名大小寫）、哈希查找，會跟隨被調用的函數一起執行。在某些情況下，你可以使用isset() 技巧加速執行你的代碼。
30：當執行變數$i的遞增或遞減時，$i++會比++$i慢一些。這種差異是PHP特有的，並不適用於其他語言，所以請不要修改你的C或Java代碼並指望它們能立即變快，沒用的。++$i更快是因為它只需要3條指令(opcodes)，$i++則需要4條指令。後置遞增實際上會產生一個臨時變數，這個臨時變數隨後被遞增。而前置遞增直接在原值上遞增。這是最優化處理的一種，正如Zend的PHP優化器所作的那樣。牢記這個優化處理不失為一個好主意，因為並不是所有的指令優化器都會做同樣的優化處理，並且存在大量沒有裝配指令優化器的互聯網服務提供商（ISPs）和伺服器。
31：並不是事必面向對象(OOP)，面向對象往往開銷很大，每個方法和對象調用都會消耗很多內存。
32：盡量採用大量的PHP內置函數。
33：如果在代碼中存在大量耗時的函數，你可以考慮用C擴展的方式實現它們。
34：mod_zip可作為Apache模塊，用來即時壓縮你的數據，並可讓數據傳輸量降低80%。
35：在可以用file_get_contents替代file、fopen、feof、fgets等系列方法的情況下，盡量用 file_get_contents，因為他的效率高得多！但是要注意file_get_contents在打開一個URL文件時候的PHP版本問題。
36：盡量的少進行文件操作，雖然PHP的文件操作效率也不低的。
37：優化Select SQL語句，在可能的情況下盡量少的進行Insert、Update操作(在update上，我被惡批過)。
38：循環內部不要聲明變數，尤其是大變數：對象。
39：多維數組盡量不要循環嵌套賦值。
40：在可以用PHP內部字元串操作函數的情況下，不要用正則表達式。
41：foreach效率更高，盡量用foreach代替while和for循環。
42：用i+=1代替i=i+1。符合c/c++的習慣，效率還高。
43：對global變數，應該用完就unset()掉。

⑸ php+mysql優化，百萬至千萬級快速分頁mysql性能到底能有多高

php+Mysql 優化，百萬至千萬級快速分頁

MySql 性能到底能有多高？用了php半年多，真正如此深入的去思考這個問題還是從前天開始。有過痛苦有過絕望，到現在充滿信心！MySql 這個資料庫絕對是適合dba級的高手去玩的，一般做一點1萬篇新聞的小型系統怎麼寫都可以，用xx框架可以實現快速開發。可是數據量到了10萬，百萬至千萬，他的性能還能那麼高嗎？一點小小的失誤，可能造成整個系統的改寫，甚至更本系統無法正常運行！好了，不那麼多廢話了。用事實說話，看例子：
數據表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個欄位，其中 title 用定長，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。這是一個基本的新聞系統的簡單模型。現在往裡面填充數據，填充10萬篇新聞。
最後collect 為 10萬條記錄，資料庫表佔用硬碟1.6G。OK ,看下面這條sql語句：
select id,title from collect limit 1000,10; 很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的
select id,title from collect limit 90000,10; 從9萬條開始分頁，結果？
8-9秒完成，my god 哪出問題了？？？？其實要優化這條數據，網上找得到答案。看下面一條語句:
select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。為什麼？因為用了id主鍵做索引當然快。網上的改法是：
select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;
這就是用了id做索引的結果。可是問題復雜那麼一點點，就完了。看下面的語句
select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！
到了這里我相信很多人會和我一樣，有崩潰感覺！vtype 做了索引了啊？怎麼會慢呢？vtype做了索引是不錯，你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，從9萬開始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測試結果8-9秒到了一個數量級。從這里開始有人提出了分表的思路，這個和discuz 論壇是一樣的思路。思路如下：
建一個索引表： t (id,title,vtype) 並設置成定長，然後做分頁，分頁出結果再到 collect 裡面去找info 。 是否可行呢？實驗下就知道了。
10萬條記錄到 t(id,title,vtype) 里，數據表大小20M左右。用
select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。為什麼會這樣呢？我猜想是因為collect 數據太多，所以分頁要跑很長的路。limit 完全和數據表的大小有關的。其實這樣做還是全表掃描，只是因為數據量小，只有10萬才快。OK，來個瘋狂的實驗，加到100萬條，測試性能。
加了10倍的數據，馬上t表就到了200多M，而且是定長。還是剛才的查詢語句，時間是0.1-0.2秒完成！分表性能沒問題？錯！因為我們的limit還是9萬，所以快。給個大的，90萬開始
select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看結果，時間是1-2秒！
why 分表了時間還是這么長，非常之郁悶！有人說定長會提高limit的性能，開始我也以為，因為一條記錄的長度是固定的，mysql 應該可以算出90萬的位置才對啊？ 可是我們高估了mysql 的智能，他不是商務資料庫，事實證明定長和非定長對limit影響不大？怪不得有人說 discuz到了100萬條記錄就會很慢，我相信這是真的，這個和資料庫設計有關！
難道MySQL 無法突破100萬的限制嗎？？？到了100萬的分頁就真的到了極限？？？
答案是： NO !!!! 為什麼突破不了100萬是因為不會設計mysql造成的。下面介紹非分表法，來個瘋狂的測試！一張表搞定100萬記錄，並且10G 資料庫，如何快速分頁！
好了，我們的測試又回到 collect表，開始測試結論是： 30萬數據，用分表法可行，超過30萬他的速度會慢道你無法忍受！當然如果用分表+我這種方法，那是絕對完美的。但是用了我這種方法後，不用分表也可以完美解決！
答案就是：復合索引！有一次設計mysql索引的時候，無意中發現索引名字可以任取，可以選擇幾個欄位進來，這有什麼用呢？開始的select id from collect order by id limit 90000,10; 這么快就是因為走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱著試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。然後測試
select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！
再測試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾，8-9秒，沒走search索引！
再測試：search(id,vtype)，還是select id 這個語句，也非常遺憾，0.5秒。
綜上：如果對於有where 條件，又想走索引用limit的，必須設計一個索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！
完美解決了分頁問題了。可以快速返回id就有希望優化limit ， 按這樣的邏輯，百萬級的limit 應該在0.0x秒就可以分完。看來mysql 語句的優化和索引時非常重要的！
好了，回到原題，如何將上面的研究成功快速應用於開發呢？如果用復合查詢，我的輕量級框架就沒的用了。分頁字元串還得自己寫，那多麻煩？這里再看一個例子，思路就出來了：
select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！
mygod ，mysql 的索引竟然對於in語句同樣有效！看來網上說in無法用索引是錯誤的！
有了這個結論，就可以很簡單的應用於輕量級框架了：
代碼如下：
$db=dblink();
$db->pagesize=20;
$sql="select id from collect where vtype=$vtype";
$db->execute($sql);
$strpage=$db->strpage(); //將分頁字元串保存在臨時變數，方便輸出
while($rs=$db->fetch_array()){
$strid.=$rs['id'].',';
}
$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //構造出id字元串
$db->pagesize=0; //很關鍵，在不注銷類的情況下，將分頁清空，這樣只需要用一次資料庫連接，不需要再開；
$db->execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");
< php while($rs=$db->fetch_array()): >
<tr>
<td$amp;>amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['id']; $amp;>amp;$lt;/td>
<td$amp;>amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['url']; $amp;>amp;$lt;/td>
<td$amp;>amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['sTime']; $amp;>amp;$lt;/td>
<td$amp;>amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['gTime']; $amp;>amp;$lt;/td>
<td$amp;>amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['vtype']; $amp;>amp;$lt;/td>
<td$amp;>amp;$amp;nbsp;<a act=show&id=< php echo $rs['id']; $amp;>quot;$ target="_blank"$amp;>amp;$lt; php echo $rs['title']; $amp;>amp;$lt;/a$amp;>amp;$lt;/td>
<td$amp;>amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['tag']; $amp;>amp;$lt;/td>
</tr>
< php endwhile; >
</table>
< php
echo $strpage;
通過簡單的變換，其實思路很簡單：1）通過優化索引，找出id，並拼成 "123,90000,12000" 這樣的字元串。2）第2次查詢找出結果。
小小的索引+一點點的改動就使mysql 可以支持百萬甚至千萬級的高效分頁！
通過這里的例子，我反思了一點：對於大型系統，PHP千萬不能用框架，尤其是那種連sql語句都看不到的框架！因為開始對於我的輕量級框架都差點崩潰！只適合小型應用的快速開發，對於ERP,OA，大型網站，數據層包括邏輯層的東西都不能用框架。如果程序員失去了對sql語句的把控，那項目的風險將會成幾何級數增加！尤其是用mysql 的時候，mysql 一定需要專業的dba 才可以發揮他的最佳性能。一個索引所造成的性能差別可能是上千倍！
PS: 經過實際測試，到了100萬的數據，160萬數據，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分頁最好別讓別人看到10萬條以後的數據，要不然會很慢！就算用索引。經過這樣的優化，mysql到了百萬級分頁是個極限！但有這樣的成績已經很不錯，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160萬的數據用 id in (str) 很快，基本還是0秒。如果這樣，千萬級的數據，mysql應該也很容易應付。

⑹ php+mysql 如何優化千萬級數據模糊查詢加快

關於mysql處理百萬級以上的數據時如何提高其查詢速度的方法

最近一段時間由於工作需要，開始關注針對Mysql資料庫的select查詢語句的相關優化方法。

由於在參與的實際項目中發現當mysql表的數據量達到百萬級時，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，其查詢速度簡直無法容忍。曾經測試對一個包含400多萬條記錄（有索引）的表執行一條條件查詢，其查詢時間竟然高達40幾秒，相信這么高的查詢延時，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。以下是網上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優化方法：
1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

2、對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
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，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，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，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，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，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2

9、應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。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
應改為:
select id from t where name like 『abc%』
select id from t where createdate>=』2005-11-30′ and createdate<』2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。

11、在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使 用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。

12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(…)

13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
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、並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位 sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15、索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據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致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。

17、盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字元串中每一個字元，而對於數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 ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。

20、盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21、避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。

22、臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使 用導出表。

23、在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。

24、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。

25、盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。

26、使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。

27、與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時 間允許，基於游標的方法和基於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器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。

29、盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。

30、盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。