


Dalam Laravel, menanyakan sejumlah besar data adalah keperluan yang sangat biasa, tetapi cara untuk menanyakan sejumlah besar data dengan cekap dan mengurangkan penggunaan memori adalah isu yang memerlukan perhatian. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan pertanyaan data berskala besar yang cekap dalam Laravel.
1. Eloquent block query
Apabila menggunakan Eloquent untuk menanyakan sejumlah besar data, kami biasanya menggunakan kaedah get()
untuk mendapatkan keputusan, tetapi ini akan memuatkan semua keputusan ke dalam ingatan, menyebabkan masa yang lama Penggunaan memori yang besar. Untuk mengelakkan situasi ini, Laravel menyediakan kaedah chunk()
, yang boleh membahagikan hasil pertanyaan kepada ketulan dan memproses sebahagian daripada data pada satu masa.
DB::table('users')->orderBy('id')->chunk(200, function($users) { foreach ($users as $user) { // } });
Apabila menggunakan kaedah chunk()
, parameter pertama mewakili bilangan rekod yang diproses setiap kali, dan parameter kedua ialah fungsi panggil balik, yang boleh diproses dalam fungsi. Menggunakan kaedah chunk()
boleh mengurangkan penggunaan memori dengan berkesan, tetapi ini bukan penyelesaian yang optimum.
2. Gunakan pertanyaan penstriman
Pembina Pertanyaan Fasih dalam Laravel membolehkan kami mengendalikan secara terus dan mengembalikan hasil pertanyaan tanpa perlu memuatkan hasil pertanyaan ke dalam memori terlebih dahulu, jadi Kami boleh membuat pertanyaan dalam jumlah yang besar dengan cekap. data melalui pertanyaan penstriman.
DB::table('users')->where('votes', '>', 100)->orderBy('name')->cursor();
Menggunakan kaedah cursor()
boleh mengembalikan objek kursor, yang boleh dilalui menggunakan foreach
. Ini ialah cara yang cekap untuk menanyakan set data yang besar kerana ia tidak memuatkan keseluruhan hasil pertanyaan ke dalam memori, sebaliknya memuatkan dan memproses data secara berperingkat.
3. Gunakan indeks
Sama ada anda menggunakan Eloquent atau Fluent Query Builder, menggunakan indeks boleh meningkatkan kecekapan pertanyaan. Dalam MySQL, kita boleh menggunakan index
untuk menentukan indeks yang akan digunakan.
DB::table('users')->where('name', '=', 'John')->where('age', '=', 25)->get();
Dalam contoh di atas, kita boleh menggunakan arahan index
untuk menentukan indeks.
DB::table('users')->where('name', '=', 'John')->where('age', '=', 25)->index('index_name')->get();
Gunakan arahan index
untuk menentukan indeks yang akan digunakan untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan.
4. Gunakan cache Redis
Apabila menanyakan sejumlah besar data, kami boleh menggunakan cache Redis untuk meningkatkan prestasi. Pertama, kita boleh menggunakan kaedah cache()
untuk cache hasil pertanyaan ke dalam Redis.
$users = DB::table('users')->orderBy('name')->cache('users', 10)->get();
Dalam contoh di atas, kami menggunakan kaedah cache()
untuk cache hasil pertanyaan ke dalam Redis dan menetapkan masa tamat tempoh kepada 10 minit. Dengan cara ini, kita boleh mendapatkan data terus daripada cache pada kali seterusnya kita membuat pertanyaan tanpa perlu menanya semula pangkalan data.
5. Kurangkan masa pemprosesan pertanyaan sebanyak mungkin
Apabila menggunakan Laravel untuk menanyakan set data yang besar, kita perlu mengurangkan masa pemprosesan pertanyaan sebanyak mungkin. Ini termasuk menggunakan indeks, mengoptimumkan pernyataan pertanyaan dan mengelakkan pertanyaan skop global.
$books = Book::where('category', 1)->get();
Dalam contoh di atas, kami menggunakan pertanyaan skop global untuk mendapatkan buku yang dikelaskan sebagai 1. Walaupun pertanyaan ini mudah, ia akan menanyakan keseluruhan jadual, jadi tidak disyorkan untuk menggunakannya. Sebaliknya, kita harus menganalisis pertanyaan dan mengurangkan masa pemprosesan pertanyaan sebanyak mungkin.
Ringkasnya, apabila menanyakan set data yang besar dalam Laravel, kita perlu mengoptimumkan pertanyaan dan mengurangkan penggunaan memori. Beberapa kaedah yang disediakan di atas boleh membantu kami memproses sejumlah besar data dengan cekap, tetapi situasi khusus memerlukan pemilihan kaedah yang paling sesuai berdasarkan keperluan sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Mari kita bincangkan tentang cara melaksanakan pertanyaan data berskala besar yang cekap dalam laravel. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Fungsi teras Laravel dalam pembangunan back-end termasuk sistem penghalaan, eloquentorm, fungsi penghijrahan, sistem cache dan sistem giliran. 1. Sistem penghalaan memudahkan pemetaan URL dan meningkatkan organisasi dan penyelenggaraan kod. 2.eloquentorm menyediakan operasi data berorientasikan objek untuk meningkatkan kecekapan pembangunan. 3. Fungsi penghijrahan menguruskan struktur pangkalan data melalui kawalan versi untuk memastikan konsistensi. 4. Sistem cache mengurangkan pertanyaan pangkalan data dan meningkatkan kelajuan tindak balas. 5. Sistem giliran berkesan memproses data berskala besar, elakkan menghalang permintaan pengguna, dan meningkatkan prestasi keseluruhan.

Laravel melakukan dengan kuat dalam pembangunan back-end, memudahkan operasi pangkalan data melalui eloquentorm, pengawal dan kelas perkhidmatan mengendalikan logik perniagaan, dan menyediakan barisan, acara dan fungsi lain. 1) Jadual pangkalan data Peta Eloquentorm melalui model untuk memudahkan pertanyaan. 2) Logik perniagaan diproses dalam pengawal dan kelas perkhidmatan untuk meningkatkan modulariti dan penyelenggaraan. 3) Fungsi lain seperti sistem giliran membantu menangani keperluan yang kompleks.

Projek Pembangunan Laravel telah dipilih kerana fleksibiliti dan kuasa untuk memenuhi keperluan saiz dan kerumitan yang berbeza. Laravel menyediakan sistem penghalaan, eloquentorm, baris perintah artisan dan fungsi lain, menyokong pembangunan dari blog mudah ke sistem peringkat perusahaan yang kompleks.

Perbandingan antara Laravel dan Python dalam persekitaran pembangunan dan ekosistem adalah seperti berikut: 1. Persekitaran pembangunan Laravel adalah mudah, hanya PHP dan komposer diperlukan. Ia menyediakan pelbagai pakej lanjutan seperti Laravelforge, tetapi penyelenggaraan pakej lanjutan mungkin tidak tepat pada masanya. 2. Persekitaran pembangunan Python juga mudah, hanya Python dan PIP diperlukan. Ekosistem adalah besar dan meliputi pelbagai bidang, tetapi pengurusan versi dan pergantungan mungkin kompleks.

Bagaimanakah Laravel memainkan peranan dalam logik backend? Ia memudahkan dan meningkatkan pembangunan backend melalui sistem penghalaan, eloquentorm, pengesahan dan kebenaran, acara dan pendengar, dan pengoptimuman prestasi. 1. Sistem penghalaan membolehkan definisi struktur URL dan logik pemprosesan permintaan. 2.eloquentorm memudahkan interaksi pangkalan data. 3. Sistem pengesahan dan kebenaran adalah mudah untuk pengurusan pengguna. 4. Acara dan pendengar melaksanakan struktur kod yang ditambah dengan longgar. 5. Pengoptimuman prestasi meningkatkan kecekapan aplikasi melalui caching dan beratur.

Populariti Laravel termasuk proses pembangunan mudahnya, menyediakan persekitaran pembangunan yang menyenangkan, dan ciri -ciri yang kaya. 1) Ia menyerap falsafah reka bentuk Rubyonrails, menggabungkan fleksibiliti PHP. 2) Menyediakan alat seperti eloquentorm, enjin templat bilah, dan lain -lain untuk meningkatkan kecekapan pembangunan. 3) Mekanisme suntikan seni bina dan ketergantungan MVC menjadikan kod lebih modular dan boleh diuji. 4) Menyediakan alat debugging yang kuat dan kaedah pengoptimuman prestasi seperti sistem caching dan amalan terbaik.

Kedua-dua Django dan Laravel adalah kerangka kerja penuh. Django sesuai untuk pemaju python dan logik perniagaan yang kompleks, manakala Laravel sesuai untuk pemaju PHP dan sintaks elegan. 1.Django didasarkan pada python dan mengikuti falsafah "lengkap bateri", sesuai untuk perkembangan pesat dan kesesuaian yang tinggi. 2. Laravel didasarkan pada PHP, menekankan pengalaman pemaju, dan sesuai untuk projek kecil dan sederhana.

PHP dan Laravel tidak dapat dibandingkan secara langsung, kerana Laravel adalah rangka kerja berasaskan PHP. 1.Php sesuai untuk projek kecil atau prototaip cepat kerana ia mudah dan langsung. 2. Laravel sesuai untuk projek besar atau pembangunan yang cekap kerana ia menyediakan fungsi dan alat yang kaya, tetapi mempunyai lengkung pembelajaran yang curam dan mungkin tidak sebaik php tulen.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod