大數(shù)據(jù)的話可以進行以下操作：
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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
1、建議你讀寫數(shù)據(jù)和下載圖片分開，各用不同的進程完成。
比如說，取數(shù)據(jù)用get-data.php，下載圖片用get-image.php。
2、多進程的話，php可以簡單的用pcntl_fork()。這樣可以并發(fā)多個子進程。
但是我不建議你用fork，我建議你安裝一個gearman worker。這樣你要并發(fā)幾個，就啟幾個worker，寫代碼簡單，根本不用在代碼里考慮thread啊，process等等。
3、綜上，解決方案這樣：
（1）安裝gearman worker。
（2）寫一個get-data.php，在crontab里設(shè)置它每5分鐘執(zhí)行一次，只負責讀數(shù)據(jù)，然后把讀回來的數(shù)據(jù)一條一條的扔到 gearman worker的隊列里；
然后再寫一個處理數(shù)據(jù)的腳本作為worker，例如叫process-data.php，這個腳本常駐內(nèi)存。它作為worker從geraman 隊列里讀出一條一條的數(shù)據(jù)，然后跟你的數(shù)據(jù)庫老數(shù)據(jù)比較，進行你的業(yè)務邏輯。如果你要10個并發(fā)，那就啟動10個process-data.php好了。處理完后，如果圖片地址有變動需要下載圖片，就把圖片地址扔到 gearman worker的另一個隊列里。
（3）再寫一個download-data.php，作為下載圖片的worker，同樣，你啟動10個20個并發(fā)隨便你。這個進程也常駐內(nèi)存運行，從gearman worker的圖片數(shù)據(jù)隊列里取數(shù)據(jù)出來，下載圖片
4、常駐進程的話，就是在代碼里寫個while(true)死循環(huán)，讓它一直運行好了。如果怕內(nèi)存泄露啥的，你可以每循環(huán)10萬次退出一下。然后在crontab里設(shè)置，每分鐘檢查一下進程有沒有啟動，比如說這樣啟動3個process-data worker進程：
* * * * * flock -xn /tmp/process-data.1.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'
* * * * * flock -xn /tmp/process-data.2.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'
* * * * * flock -xn /tmp/process-data.3.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'
不知道你明白了沒有
1.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。
2.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(shè)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
3.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。
4.應盡量避免在 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.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
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
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 '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(shù)、算術(shù)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(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(diào)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(shè)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(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(jié)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(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時設(shè)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.盡量避免大事務操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
30.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。
重慶分公司
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