Bagaimana untuk menggunakan PHP7.0 untuk melaksanakan analisis data berskala besar?

Dengan kemunculan era data, semakin banyak syarikat dan institusi perlu menganalisis sejumlah besar data untuk mendapatkan lebih banyak nilai perniagaan. Untuk menjalankan analisis data dengan lebih cekap, PHP7.0, sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap, boleh memenuhi keperluan analisis data berskala besar berdasarkan ciri baharu dan penambahbaikan yang disediakannya.

1. Peningkatan prestasi PHP7.0

Prestasi PHP7.0 telah dipertingkatkan lebih daripada dua kali berbanding versi PHP lima tahun lalu apabila berjalan lebih besar -data skala, Sebagai contoh, apabila terdapat berjuta-juta baris atau bahkan lebih daripada 10 juta baris, berbanding dengan versi lama, menggunakan PHP7.0 untuk membaca data, memproses data, menjana kesimpulan dan peringkat lain boleh menjimatkan banyak masa dan meningkatkan kecekapan.

2. Gunakan rangka kerja PHP berprestasi tinggi

PHP menyediakan banyak rangka kerja, seperti Laravel, Yii2, dll. Rangka kerja ini lebih dioptimumkan dalam PHP7.0, anda boleh gunakan mereka Melaksanakan semua aspek operasi data dengan cekap. Contohnya, rangka kerja Laravel boleh menggunakan Baris Gilir dan Tugasan untuk mentakrifkan tugas dan menggunakan kaedah tugas tak segerak untuk meningkatkan prestasi.

3. Menggunakan coroutine PHP7.0

PHP7.0 menyediakan sokongan coroutine dan boleh menyokong berbilang coroutine dalam satu urutan Ini juga menyediakan arahan Baharu untuk penambahbaikan. Kaedah tak segerak adalah lebih cekap Apabila sejumlah besar data perlu diproses, melalui reka bentuk coroutine, sumber diperuntukkan dengan cekap dan lebih banyak data boleh diproses dalam masa yang sama.

4. Gunakan RPC dan baris gilir mesej

Baris gilir mesej dan RPC boleh membantu kami melengkapkan komunikasi antara nod yang berbeza Menggunakan teknologi ini, kami boleh menetapkan tugas yang sama kepada nod yang berbeza. Pemprosesan pada pelayan meningkatkan kapasiti pemprosesan volum data, dan kedua-dua teknologi ini boleh digunakan untuk memproses model analisis data yang kompleks.

5. Menggunakan teknologi caching

seperti Memcached dan Redis boleh cache beberapa hasil untuk meningkatkan pemprosesan data analisis sekunder. Alat ini boleh menyimpan hasil perantaraan apabila jumlah data adalah besar, meningkatkan kecekapan, mengurangkan operasi berulang, dan juga mengurangkan beban pada pangkalan data.

6. Menggunakan GPU untuk analisis data

GPU ialah pilihan yang sangat baik apabila memproses data berskala besar, dan PHP juga boleh mempercepatkan pemprosesan dengan memanggil API GPU. Walau bagaimanapun, perlu diingatkan bahawa GPU tidak serasi dengan semua kaedah analisis, dan keputusan sebenar berbeza-beza bergantung pada sifat data yang dianalisis.

Ringkasnya, menggunakan PHP7.0 untuk analisis data berskala besar memerlukan reka bentuk seni bina yang sangat baik, pelaksanaan sistem yang cekap, aplikasi caching yang munasabah, RPC dan baris gilir mesej yang sesuai serta pecutan GPU. Mengoptimumkan hanya satu aspek tidak mencukupi untuk memenuhi keperluan analisis data berskala besar Pengoptimuman menyeluruh dalam pelbagai aspek diperlukan untuk menyelesaikan kerja ini dengan lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan PHP7.0 untuk melaksanakan analisis data berskala besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!