php高性能接口怎么设计，php之MySQL数据库优化策略的详解

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一、php高性能接口怎么设计

php高性能接口怎么设计

php接口设计要考虑性能，这样才能有效面对高并发的情况，下面来说说PHP接口优化提高性能的几条技巧。

一、服务器

从配置上做提升，对于系统整体的执行效率是相当明显的，这一点没有什么好质疑的，只要有实力，自然就可以多在这方面做提升了。

二、数据查询

这个查询的优化，涉及sql的优化，或者到数据库的优化，下面有几个简单的优化方案。

1.sql的优化，适当使用链表查询，使用连接（JOIN）来代替子查询，一般大表和多表的情况避免使用JOIN，这种情况下使用JOIN反而达不到简化查询的效果。

2.sql的优化，查询表数据时精确字段名进行查询，避免不必要的字段查询。

3.sql的优化，适当使用主外键和索引，索引字段的查询效率在大表查询的效率对比相当明细。但是针对对索引得使用，稍作备注。索引在很多情况下是会失效得，比如，索引列得字段内容若整体占比过大，那这个索引也就没什么作用了；notin，notexist中也是无效得；对索引列进行运算.需要建立函数索引等

4.sql的优化，适当使用in查询，尽量少用，最好用union代替，效率会明显高。用in时，尽量使用索引字段。sql的优化，适当使用模糊查询。最好不用，替换成全等，因为模糊中无法用索引

5.数据库的优化，字段使用合理的字段类型，另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL，避免空间浪费。

6.数据库的优化，合理设计表结构。比如，有时多些必要得冗余得字段，要好过连表查询。

7.数据库的优化，合理设计索引，在联表查询或条件筛选中，数据表增加索引后查询的效率会快特别多。

三、代码优化

代码上的优化也是因人而异的，每个人可能编码习惯和风格不同，对于提高代码性能有各自的见解，以下是我的部分看法。

1.foreach合理使用，尽量少在循环中套用循环，在循环次数过多的情况下，非常耗性能。

2.循环中，尽量避免数据操作，特别是查询操作，在循环次数过多的情况下，多次调用效率很低，可一次获取数据再拼接。

3.同理，在循环中，避免配置的多次获取，和time()函数方法的调用，这种一次声明就可以重复使用。

4.在php中，单引号和双引号是有区别的，作为一种习惯字符串我都用单引号，因为它无需编译，对于效率，可能谈不上差异大小，可能就一点点

5.合理利用在php中的函数，像数组函数就非常丰富，要充分利用，一般不要自己去做他本身就支持的函数方法

6.可以用上字典的概念，将数组以新索引形式存储起来，我在数据的重组中很常用

7.根据场景，合理使用缓存可以减少重复的数据查询，提高效率

8.合理拆分功能，比如一个列表查询，并带有详情查看，可以将此处拆成两个接口实现，在需要时获取数据，减少资源浪费。

四、业务逻辑优化

跟响应无关的程序（如记录日志等）耗时过多，使用fastcgi_finish_request()函数冲刷(flush)所有响应的数据给客户端并结束请求，这使得客户端结束连接后，需要大量时间运行的任务能够继续运行，且不影响响应客户端的时间。

echo'例子：';

file_put_contents('log.txt'，date('Y-m-dH:i:s')."上传视频

"，FILE_APPEND);

fastcgi_finish_request();

sleep(1);

file_put_contents('log.txt'，date('Y-m-dH:i:s')."转换格式

"，FILE_APPEND);

sleep(1);

file_put_contents('log.txt'，date('Y-m-dH:i:s')."提取图片

二、mysql数据库的优化方法?

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，南邵IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引

真实案例

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

php之MySQL数据库优化策略的详解