通过页面静态化的例子中,我们可以知道将“缓存”搭建在Web机器本机是不好维护的,会带来更多问题(实际上,通过PHP的apc拓展,可通过Key/value操作Web服务器的本机内存)。因此,我们选择搭建的内存缓存服务,也必须是一个独立的服务。
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并发读方面,多用内存缓存。减少数据库查询次数。多加几台数据库从服务器。
和php关系并不大,和web服务软件和数据库连接关系最大,所以是web服务端采用nginx+fpm+apc or xcache,能在2g双核,2g内存下处理10000左右的并发。但最重要的,是数据库这块,中间一定要有缓存,memcache是个不错选择。
} 上面这种无限极分类数据树形结构化的方法值得借鉴。
首先 将json 解码成数组, 用json_decode 函数 注意 一定要加上第二个参数 否则他会返回一个对象。接下来就是地递归了。这是一个最简单的递归只要逐个遍历即可。
递归很好理解啊,一般情况下都是用阶乘来入门的。无级分类算法是典型的递归操作。但在实际开发一般用伪无级分类,无级分类当分类级次多,每个分类节点多的情况下效率不高。
无限级别的,使用递归编程比较容易,基本方法是定义一个显示子菜单的函数:function ShowMenu($pid){ ...显示数据库里面PID为$pid的所有菜单项目以及子项目(通过调用自身实现)...} 主程序调用ShowMenu(0)实现输出整个菜单。
当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表。
如果是 关系型强, 但是数据不是很值钱的数据, 例如 A股 从开市以来, 所有股票的 每日,每小时,30分,15分,5分 钟的行情数据。 那么你可以使用 Mysql。 反正丢了就重新导入一次。
用了php半年多,真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望,到现在充满信心!MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的,一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以,用xx框架可以实现快速开发。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
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