Wie kann ich mySQL_Fetch_array effizient verwenden, um massive Daten in einer Schleife zu verarbeiten?

<span><span><span class="hljs-meta"><?php</span></span><span>
</span><span><span class="hljs-comment">// Dieser Teil hat nichts mit dem Inhalt des Artikels zu tun，Als Beispiel nur Präfixcode</span></span><span>
</span><span><span class="hljs-keyword">echo</span></span><span> </span><span><span class="hljs-string">"Beginnen Sie mit der Ausführung des Datenverarbeitungsskripts...<br>"</span></span><span>;
</span><span><span class="hljs-meta">?></span></span><span>

<hr>

<h2>So verwenden Sie es effizient in einer Schleifemysql_fetch_arrayVerarbeiten Sie massive Daten？</h2>

<p>Im EinsatzPHParbeitenMySQLWenn die Datenbank，Eine häufige Anforderung besteht darin, große Datenmengen in Stapeln aus einer Datenbank zu lesen。mysql_fetch_arrayEs ist eine häufig verwendete Funktion，Es kann Daten aus Abfrageergebnissen nacheinander extrahieren，Bequem in Schleifen zu verarbeiten。Aber，Wenn Sie nicht auf die Verwendung und Optimierung achten，Verarbeiten Sie massive Daten时会导致内存溢出、Programme stottern oder stürzen sogar ab。In diesem Artikel werden mehrere Tipps eingeführt，Hilft Ihnen, es effizient in der Schleife zu verwendenmysql_fetch_array。</p>

<h3></span><span><span class="hljs-number">1</span></span><span>. Vermeiden Sie es, alle Daten gleichzeitig zu laden</h3>
<p>Viele Neulinge verwenden es direkt bei der Abfrage <code>SELECT * FROM table

Durch Batch -Verarbeitung, das Vermeiden von zu vielen Datenbelastungen gleichzeitig, wodurch die Stabilität und Leistung des Skripts verbessert wird.

Zusammenfassen

Der Schlüssel zur effizienten Verwendung von MySQL_Fetch_array in einer Schleife besteht darin, die in einem einzigen Zeit verarbeitete Datenmenge zu steuern, den entsprechenden Array -Typ auszuwählen, Ressourcen rechtzeitig freizugeben und mit der entsprechenden Datenbankbetriebsstrategie zusammenzuarbeiten. Versuchen Sie, MySQLI oder PDO zu verwenden, um veraltete MySQL -Erweiterungen zu ersetzen, um die Wartbarkeit und Leistung des Codes sicherzustellen. Nur wenn Sie diese Fähigkeiten beherrschen, können Sie sich bei massiven Daten immer noch wohl fühlen.