所以我想在主从数据库设计上,应该将所有会话相关表进行特殊对待。即:所有的会话数据表都可以更新和查询,当一个用户访问站点的时候,即将此用户绑定到指定数据库,所有会话访问和查询操作都对此数据库进行。会话表不做同步,其他非会话类更新也从主数据库更新。这样做其实也逃脱不了会话更新时候的数据库切换,所以如果不想麻烦,还是将会话存放在文本中进行的好。
分数据库设计,将可能从压力性能上会提升几个档次,当然单次执行效率不会比单数据库来的高的,毕竟存在着数据库切换的效率问题。分库以及主从数据库搭配是可以比较好改善数据库并发瓶颈的方案。原则:大数据量,分库;大访问量,主从。很多时候,都是这两者并行(本文不讨论cache)。
我想,如果要实现分库以及主从关系,那么数据库服务器数量将是非常可观,在应用程序中随时切换到某一台服务器,将是非常头痛的问题,配置更换,变量名称,是不是会有一大堆呢?如何寻找更好的解决方案将是本文谈论的话题。
首先是分库使得数据库颇多的问题。什么情况下分库?或许有些人还搞不明白为什么要分库,我就简要说一下自己的经验猜测。比如一个博客程序,一般设计是将日志存放在一张日志表中。假设是一个多用户博客,那么将会关联一个uid,如果数据量不大,这样设计是没有问题的,但是当日志量巨大,一天有几十万条日志记录录入的时候,而且访问量也比较可观的时候,我想不可能每个用户来访问日志列表,都去从这包含几千万条日志记录的数据表中去找那么几条,效率可见一斑。这个时候就该考虑到分库的问题。如何分?有一个很简单的分表方法,即,根据uid段,将日志记录在各个数据库中,当然,这个分布还是需要根据以往统计结果做出调整的,因为用户日志分布肯定不是均匀的。设置好uid段,然后根据uid索引到指定数据库配置,创建一个数据库对象即可。配置信息可能如下:
$configs['db_info']['blog'][0] = array(
'db_host' => '192.168.0.1',
'db_name' => 'blog',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
$configs['db_info']['blog'][1] = array(
'db_host' => '192.168.0.2',
'db_name' => 'blog',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
$configs['db_info']['blog'][2] = array(
'db_host' => '192.168.0.2',
'db_name' => 'blog',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
//...还有很多
至于选择哪一台服务器,只需要根据uid做一个简单的匹配就可以了。
再谈到的就是主从数据库了。什么情况下使用主从数据库?比如某个名人博客,访问量相当的大,已经没有办法把他的数据再进行拆分了,这个时候就得考虑主从数据库服务器了,使用多台数据库来分流。这样要适用主从和分库,可能上面配置信息得稍微改动一下。
$configs['db_info']['blog'][0]['master'] = array(
'db_host' => '192.168.0.1',
'db_name' => 'blog',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
$configs['db_info']['blog'][0]['slave'][0] = array(
'db_host' => '192.168.0.2',
'db_name' => 'blog',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
$configs['db_info']['blog'][0]['slave'][1] = array(
'db_host' => '192.168.0.3',
'db_name' => 'blog',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
$configs['db_info']['blog'][1]['master'] = array(
'db_host' => '192.168.0.4',
'db_name' => 'blog',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
$configs['db_info']['blog'][1]['slave'][0] = array(
'db_host' => '192.168.0.5',
'db_name' => 'blog',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
$configs['db_info']['blog'][1]['slave'][1] = array(
'db_host' => '192.168.0.6',
'db_name' => 'blog',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
$configs['db_info']['session'][0]['master'] = array(
'db_host' => '192.168.0.7',
'db_name' => 'session',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
$configs['db_info']['session'][1]['master'] = array(
'db_host' => '192.168.0.8',
'db_name' => 'session',
'db_user' => 'root',
'db_pass' => '',
);
写到这里,我想都应该知道如何分表和分配你的数据库了吧,接下去我就来说一下如何轻松的读取这样的配置信息,如何将这些配置融入你的数据库驱动中。

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.

PHP에서는 클론 키워드를 사용하여 객체 사본을 만들고 \ _ \ _ Clone Magic 메소드를 통해 클로닝 동작을 사용자 정의하십시오. 1. 복제 키워드를 사용하여 얕은 사본을 만들어 객체의 속성을 복제하지만 객체의 속성은 아닙니다. 2. \ _ \ _ 클론 방법은 얕은 복사 문제를 피하기 위해 중첩 된 물체를 깊이 복사 할 수 있습니다. 3. 복제의 순환 참조 및 성능 문제를 피하고 클로닝 작업을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해주의를 기울이십시오.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.


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