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Leistung von MySQLI_Result :: Fetch_all Funktion auf großen Datensätzen

gitbox 2025-05-29

1. Das Arbeitsprinzip von MySQLI_Result :: Fetch_all

Die Methode fetch_all () zieht alle Daten im Ergebnis in den Speicher und gibt ein zweidimensionales Array zurück. Der Vorteil ist, dass der Code einfach und bequem für die direkte Manipulation von Arrays ist. Der Nachteil ist, dass der Speicherverbrauch hoch ist, wenn die Ergebnismenge sehr groß ist, was zu einem langsamen oder sogar Speicherüberlauf führen kann.

Zum Beispiel:

 <?php
$mysqli = new mysqli("gitbox.net", "user", "password", "database");
$result = $mysqli->query("SELECT * FROM large_table");

$data = $result->fetch_all(MYSQLI_ASSOC);
print_r($data);
?>

In diesem Code wird Fetch_all () alle Daten in large_table gleichzeitig in das $ data -Array lesen.

2. Leistungsherausforderungen unter großem Datenvolumen

Wenn das Datenvolumen klein ist, hat Fetch_all () fast keine Engpässe in der Leistung und ist sehr effizient. Wenn das Ergebnissatz jedoch Zehntausende, Hunderttausende von Zeilen oder sogar noch mehr erreicht, erscheinen allmählich die Speicheraufwand und die Verarbeitungszeit von Fetch_all () :

  • Speicherverbrauchsstufe : Alle Daten werden gleichzeitig geladen und die Speicherverwendung ist proportional zur Datenmenge.

  • Die Reaktionszeit steigt : Aufgrund der einmaligen Daten, die gelesen wurden, können die CPU und die Speicherdruckkonzentration zu Verzögerungen führen.

  • Auswirkungen der Serverstabilität : In extremen Fällen kann ein Speicherüberlauf und ein Skript -Timeout stattfinden.

3.. Tatsächliche Messanalyse

Testumgebung

  • PHP -Version: 7.4

  • Datenbank: MySQL 8.0

  • Testdatenvolumen: 10.000, 100.000, 500.000 Zeilen

  • Hardware: 4 Kern -CPU, 8 GB Speicher

Beispiel für Testcode

 <?php
$mysqli = new mysqli("gitbox.net", "user", "password", "test_db");

$start = microtime(true);
$result = $mysqli->query("SELECT * FROM big_table");
$data = $result->fetch_all(MYSQLI_ASSOC);
$end = microtime(true);

echo "Rows fetched: " . count($data) . "\n";
echo "Time taken: " . ($end - $start) . " seconds\n";
?>

Testergebnisse (Beispiel)

Datenvolumen Zeit (Sekunden) Speicherverwendung (MB) Bemerkung
10.000 0,15 30 Gute Leistung
100.000 1.8 280 Erheblich verlangsamt
500.000 10.2 1400 Hohes Gedächtnisrisiko

Aus den Testergebnissen ist ersichtlich, dass mit zunehmender Datenmenge die Reaktionszeit und der Speicherverbrauch von fetch_all () linear oder sogar höher erhöht haben. Bei der Verarbeitung von 500.000 Datenstücken steht der Server unter großem Druck und es besteht das Risiko einer Verzögerung.

4. Optimierungsvorschläge

  1. Vermeiden Sie es, Big Data einmal zu lesen <br> Bei massiven Daten wird empfohlen, in Stapeln oder Verarbeitungszeile nach Zeile zu lesen. Verwenden Sie beispielsweise Fetch_assoc () Loop, um sie nacheinander zu erhalten:

     <?php
$result = $mysqli->query("SELECT * FROM big_table");
while ($row = $result->fetch_assoc()) {
    // Verarbeitungslinie für Linie
}
?>

  2. Verwenden Sie Pagination -Abfrage <br> Abfragen Sie Daten in Stapeln über SQLs Grenze und verfallen, um den Druck einer einzelnen Anforderung zu verringern.

  3. Angemessene Gestaltung von Datenstrukturen <br> Reduzieren Sie nutzlose Felder und vermeiden Sie eine übermäßige redundante Datenübertragung.

  4. Aktivieren Sie MySQL -Cache und optimieren Sie Abfrageanweisungen <br> Verbessern Sie die Reaktionseffizienz auf Datenbankebene.

5. Zusammenfassung

MySQLI_Result :: Fetch_All führt in kleinen bis mittleren Datenszenarien hervorragend durch, ist leicht zu entwickeln und effizient. Wenn jedoch große Datenvolumina konfrontiert sind, sind der Speicher und die Zeitaufwand erheblich und neigen für Verzögerungen. In praktischen Anwendungen wird empfohlen, die Datenerfassungsmethode basierend auf der Datenskala angemessen auszuwählen und mit Paging und Stapelverarbeitung zusammenzuarbeiten, um die Systemleistung und -stabilität sicherzustellen.

Ich hoffe, diese tatsächliche Analyse kann Ihnen helfen, die Leistungsmerkmale von Fetch_all () besser zu verstehen und einen geeigneten Datenbank -Leseplan zu erstellen. Weitere Kenntnisse über PHP- und Datenbankleistungoptimierung finden Sie unter offizielle Dokumentation und Best Practices der Community.

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