Deutsch
Deutsch
Bei der Entwicklung von PHP -Anwendungen ist die Verwendung von PDO zur Interaktion mit einer Datenbank zu einer gängigen Praxis geworden. Pdostatement :: fetchObject ist eine sehr nützliche Funktion, die Abfrageergebnisse in Objekte Zeile für Zeile umwandelt, damit wir leichter arbeiten können. Wenn wir jedoch große Datenmengen verarbeiten, kann die FetchObject -Funktion auf Leistungs Engpässe stoßen, was zu einer langsameren Verarbeitung führt. In diesem Artikel werden einige Optimierungs -Tipps erörtert, mit denen Sie die Leistungsprobleme von PDO beim Umgang mit Big Data lösen können.
Bei Verwendung von pdostatement :: fetchObject ordnet PHP jede Datenbankzeile zu einem Objekt zu. Obwohl dieser Vorgang in den meisten Fällen eine gute Leistung erbringt, treten die folgenden Probleme auf, wenn das Datenvolumen sehr groß ist:
Hochspeicher -Fußabdruck : Jedes Mal, wenn FetchObject aufgerufen wird, wird ein Objekt erstellt, das viel Speicher verbraucht.
Langsame Antwort : Unter großen Datensätzen kann das Lesen von Zeile durch Zeile und Zuordnung in Objekte sehr langsam erscheinen, insbesondere wenn die Datenmenge Zehntausende von Zeilen erreicht.
Die Datenbankverbindung dauert eine lange Zeit : Wenn die Abfrage nicht ordnungsgemäß optimiert ist, kann die zu lange Ausführungszeit dazu führen, dass die Anfrage zum Zeitpunkt der Zeit ist.
Um die Leistung zu optimieren, können wir einige Schritte unternehmen, um diese Engpässe zu vermeiden, und hier einige gängige Lösungen.
Pdostatement :: FetchObject konvertiert Abfrageergebnisse in ein Objekt. Obwohl diese Methode eher mit dem Stil der objektorientierten Programmierung übereinstimmt, kann das Erzeugen einer großen Anzahl von Objekten im Umgang mit Big Data unnötige Gemeinkosten bringen. Wenn es sich nur um den Zugriff auf das Datenbankfeld handelt, kann die Verwendung von PDO :: fetch_assoc effizienter sein, was jedes Zeilenergebnis als assoziatives Array und nicht als Objekt zurückgibt.
Beispielcode:
<?php
// erstellen PDO Beispiel
$pdo = new PDO('mysql:host=gitbox.net;dbname=test', 'username', 'password');
// Eine Frage ausführen
$stmt = $pdo->query('SELECT * FROM large_table');
// verwenden FETCH_ASSOC ersetzen FETCH_OBJ
while ($row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
// Verarbeitungsdaten
echo $row['column_name'] . "\n";
}
?>
Auf diese Weise vermeiden wir es, für jede Datenzeile ein Objekt zu erstellen, wodurch der Speicherverbrauch verringert wird.
Wenn Sie eine große Datenmenge gleichzeitig abfragen, hat dies möglicherweise einen großen Einfluss auf die Leistung der Datenbank und Anwendung. Ein effektiver Ansatz besteht darin, die Grenze für Abfragedaten in Stapeln zu verwenden. Diese Methode kann den großen Datensatz in mehrere kleine Stapel unterteilt, laden und verarbeiten nacheinander, wodurch übermäßige Datenbelastungen gleichzeitig vermieden werden.
Beispielcode:
<?php
$pdo = new PDO('mysql:host=gitbox.net;dbname=test', 'username', 'password');
$batchSize = 1000; // Jede Abfrage1000Daten
$offset = 0;
do {
$stmt = $pdo->prepare('SELECT * FROM large_table LIMIT :limit OFFSET :offset');
$stmt->bindValue(':limit', $batchSize, PDO::PARAM_INT);
$stmt->bindValue(':offset', $offset, PDO::PARAM_INT);
$stmt->execute();
// Verarbeiten Sie jede Datenstapel
while ($row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
echo $row['column_name'] . "\n";
}
$offset += $batchSize;
} while ($stmt->rowCount() > 0); // Wenn es noch Daten gibt，Lassen Sie uns weiter nachfragen
?>
Auf diese Weise lädt das System jeweils nur einen kleinen Teil der Daten, was den Speicherdruck erheblich verringern kann.
Eine andere Möglichkeit, die Leistung zu verbessern, besteht darin, PDO :: Fetch_bound zu verwenden, mit der Sie die Ergebnisse der Abfrageergebnisse direkt an PHP -Variablen binden und vermeiden, Zwischenarrays oder Objekte zu erstellen. Dies ist effizienter als jedes Mal das Aufrufen von FetchObject oder Fetchassoc , insbesondere wenn das Datenvolumen sehr groß ist.
Beispielcode:
<?php
$pdo = new PDO('mysql:host=gitbox.net;dbname=test', 'username', 'password');
$stmt = $pdo->query('SELECT id, name FROM large_table');
$stmt->bindColumn('id', $id);
$stmt->bindColumn('name', $name);
while ($stmt->fetch(PDO::FETCH_BOUND)) {
echo "ID: $id, Name: $name\n";
}
?>
Auf diese Weise werden jedes Mal, wenn Fetch aufgerufen wird, die Werte von ID und Name direkt an die Variablen $ ID und $ Name gebunden, ohne zusätzlichen Speicheraufwand, um Arrays oder Objekte zu erstellen.
Für hochfrequente und große Datenoperationen ist der Aufwand von Datenbankverbindungen ebenfalls ein Problem, das nicht ignoriert werden kann. Es ist möglich, anhaltende Verbindungen oder Verbindungs -Pooling -Techniken zu verwenden, um den durch Verbindungsaufbau und Zerstörung verursachten zeitlichen Verbrauch zu verringern.
<?php
$pdo = new PDO('mysql:host=gitbox.net;dbname=test', 'username', 'password', [
PDO::ATTR_PERSISTENT => true, // Aktivieren Sie anhaltende Verbindungen
PDO::ATTR_ERRMODE => PDO::ERRMODE_EXCEPTION
]);
// Nachfolgende Datenbankoperationen
?>
Anhaltende Verbindungen können über mehrere Anfragen hinweg wiederverwendet werden, wodurch der Aufwand häufiger Erstellung und Zerstörung von Datenbankverbindungen und die Verbesserung der Gesamtleistung verringert werden.
Bei Verwendung der Funktion PDOSTATEMENT :: FetchObject können wir die Leistung optimieren, um:
Verwenden Sie PDO :: fetch_assoc anstelle von pdo :: fetch_obj, um unnötige Objekterstellung zu vermeiden.
Abfragen Sie Daten in Chargen, um die Datenmenge pro Abfrage zu reduzieren.
Verwenden Sie PDO :: fetch_bound, um die Abfrageergebnisse direkt an die Variable zu binden.
Aktivieren Sie anhaltende Verbindungen, um die Datenbankverbindungsaufwand zu reduzieren.
Durch diese Optimierungsmethoden kann die Leistung während der Abfrage mit großer Daten effektiv verbessert werden, die Speicherverwendung reduziert werden und die Reaktionsgeschwindigkeit verbessert werden kann. Wenn Sie auf Leistungs Engpassungen stoßen, versuchen Sie diese Methoden, um Ihre Datenbankvorgänge zu optimieren.
