這個問題在PHP的官方網(wǎng)站上叫緩沖查詢和非緩沖查詢(Buffered and Unbuffered queries)。PHP的查詢缺省模式是緩沖模式。也就是說，查詢數(shù)據(jù)結果會一次全部提取到內存里供PHP程序處理。這樣給了PHP程序額外的功能，比如說，計算行數(shù)，將指針指向某一行等。更重要的是程序可以對數(shù)據(jù)集反復進行二次查詢和過濾等操作。但這種緩沖查詢模式的缺陷就是消耗內存，也就是用空間換速度。
創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)IDC數(shù)據(jù)服務器托管提供商，專業(yè)提供成都服務器托管，服務器租用，成都移動服務器托管，成都移動服務器托管，成都多線服務器托管等服務器托管服務。
相對的，另外一種PHP查詢模式是非緩沖查詢，數(shù)據(jù)庫服務器會一條一條的返回數(shù)據(jù)，而不是一次全部返回，這樣的結果就是PHP程序消耗較少的內存，但卻增加了數(shù)據(jù)庫服務器的壓力，因為數(shù)據(jù)庫會一直等待PHP來取數(shù)據(jù)，一直到數(shù)據(jù)全部取完。
很顯然，緩沖查詢模式適用于小數(shù)據(jù)量查詢，而非緩沖查詢適應于大數(shù)據(jù)量查詢。
大數(shù)據(jù)正在向我們奔來。盡管業(yè)務場景不會完全相同，但在其中一個最典型場景——模糊檢索中，技術需求卻出奇的一致。
比如說：
物聯(lián)網(wǎng)，往往會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，除了數(shù)字數(shù)據(jù)，還有字符串類的數(shù)據(jù)，例如條形碼，車牌，手機號，郵箱，姓名等。假設用戶需要在大量的傳感數(shù)據(jù)中進行模糊檢索，甚至規(guī)則表達式匹配，有什么高效的方法呢？
醫(yī)藥，市面上發(fā)現(xiàn)了一批藥品可能有問題，需要對藥品條碼進行規(guī)則表達式查找，找出復合條件的藥品流向。但怎么才能在如此復雜的系統(tǒng)中，用高效方法來實現(xiàn)？
公安，偵查行動時，有可能需要線索的檢索。如用戶提供的殘缺的電話號碼，郵箱，車牌，IP地址，QQ號碼，微信號碼等進行交叉搜索，根據(jù)這些信息加上時間的疊加，模糊匹配和關聯(lián)，最終找出罪犯。但這個流程，可有高效方法？
相同的需求還有很多。幾乎每一個模糊匹配的場景下，都需要正則表達式匹配，這和人臉拼圖有點類似，我們已經(jīng)看到強烈的需求已經(jīng)產(chǎn)生。但技術方面，要怎么做更好？
在我看來：正則匹配和模糊匹配通常是搜索引擎的特長，但是如果你使用的是PostgreSQL數(shù)據(jù)庫照樣能實現(xiàn)，并且性能不賴，加上分布式方案
(譬如 plproxy, pg_shard, fdw shard, pg-xc, pg-xl,
greenplum)，處理百億以上數(shù)據(jù)量的正則匹配和模糊匹配效果杠杠的，同時還不失數(shù)據(jù)庫固有的功能，絕對是一舉多得。
首先對應用場景進行一下分類，以及現(xiàn)有技術下能使用的優(yōu)化手段。
.1. 帶前綴的模糊查詢，例如 like 'ABC%'，在PG中也可以寫成 ~ '^ABC'
可以使用btree索引優(yōu)化，或者拆列用多列索引疊加bit and或bit or進行優(yōu)化（只適合固定長度的端字符串，例如char(8)）。
.2. 帶后綴的模糊查詢，例如 like '%ABC'，在PG中也可以寫成 ~ 'ABC$'
可以使用reverse函數(shù)btree索引，或者拆列用多列索引疊加bit and或bit or進行優(yōu)化（只適合固定長度的端字符串，例如char(8)）。
.3. 不帶前綴和后綴的模糊查詢，例如 like '%AB_C%'，在PG中也可以寫成 ~ 'AB.C'
可以使用pg_trgm的gin索引，或者拆列用多列索引疊加bit and或bit or進行優(yōu)化（只適合固定長度的端字符串，例如char(8)）。
.4. 正則表達式查詢，例如 ~ '[\d]+def1.?[a|b|0|8]{1,3}'
可以使用pg_trgm的gin索引，或者拆列用多列索引疊加bit and或bit or進行優(yōu)化（只適合固定長度的端字符串，例如char(8)）。
PostgreSQL pg_trgm插件自從9.1開始支持模糊查詢使用索引，從9.3開始支持規(guī)則表達式查詢使用索引，大大提高了PostgreSQL在刑偵方面的能力。
代碼見
pg_trgm插件的原理，將字符串前加2個空格，后加1個空格，組成一個新的字符串，并將這個新的字符串按照每3個相鄰的字符拆分成多個token。
當使用規(guī)則表達式或者模糊查詢進行匹配時，會檢索出他們的近似度，再進行filter。
關于mysql處理百萬級以上的數(shù)據(jù)時如何提高其查詢速度的方法
最近一段時間由于工作需要，開始關注針對Mysql數(shù)據(jù)庫的select查詢語句的相關優(yōu)化方法。
由于在參與的實際項目中發(fā)現(xiàn)當mysql表的數(shù)據(jù)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(jīng)測試對一個包含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(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優(yōu)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(yōu)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 子句中對字段進行 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)，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)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，變量的值還是未知的，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 子句中對字段進行表達式操作，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子句中對字段進行函數(shù)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 ‘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“=”左邊進行函數(shù)、算術運算或其他表達式運算，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，如果該索引是復合索引，那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統(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(tǒng)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、并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進行查詢優(yōu)化的，當索引列有大量數(shù)據(jù)重復時，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(shù)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(shù)據(jù)列，因為 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(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應將該索引建為 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計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字符串中每一個字符，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 ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段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)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
22、臨時表并不是不可使用，適當?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件，最好使 用導出表。
23、在新建臨時表時，如果一次性插入數(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，應先create table，然后insert。
24、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除，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(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應該考慮改寫。
26、使用基于游標的方法或臨時表方法之前，應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、與臨時表一樣，游標并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時 間允許，基于游標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)器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(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(tǒng)并發(fā)能力。
重慶分公司
重慶分公司
