


Penalaan lanjutan fungsi kebenaran Laravel: Cara mengoptimumkan prestasi pertanyaan pangkalan data untuk pengesahan kebenaran
Laravel ialah rangka kerja PHP yang popular dengan fungsi pengurusan kebenaran yang berkuasa Dalam aplikasi sebenar, penalaan lanjutan selalunya diperlukan untuk mengoptimumkan prestasi pengesahan. Artikel ini akan memperkenalkan cara untuk meningkatkan kecekapan pengesahan kebenaran Laravel dengan mengoptimumkan prestasi pertanyaan pangkalan data.
- Optimumkan pertanyaan ORM
Laravel menggunakan ORM untuk menanyakan pangkalan data, tetapi ORM sering menjana banyak overhed pertanyaan. Pengoptimuman pertanyaan ORM Laravel terutamanya berdasarkan pembina pertanyaan dan ORM Fasih.
Pembina pertanyaan ialah API pertanyaan yang sangat baik untuk Laravel, yang boleh meminimumkan penggunaan sumber pertanyaan pangkalan data dan menyediakan mekanisme pertanyaan yang cekap. Pembina pertanyaan digunakan agak kerap dalam Laravel, jadi penalaan pembina pertanyaan adalah penting.
Contoh kod:
// 查询构建器 $users = DB::table('users') ->where('name', 'John') ->orWhere('name', 'Mary') ->get();
Sebaliknya, Eloquent ORM ialah ORM popular dalam Laravel yang boleh berinteraksi dengan model pangkalan data dengan mudah.
Contoh kod:
// Eloquent ORM $users = User::where('name', 'John') ->orWhere('name', 'Mary') ->get();
Kami boleh mengoptimumkan pertanyaan ORM melalui kaedah berikut:
- Gunakan syarat pertanyaan yang mematuhi peraturan indeks , Untuk menggunakan sepenuhnya indeks untuk mengurangkan masa pertanyaan.
- Elakkan imbasan jadual penuh dan cuba ketatkan syarat pertanyaan untuk mengehadkan saiz set hasil.
- Gunakan indeks yang sesuai untuk mengurangkan pengisihan dan penapisan yang tidak perlu.
- Kurangkan bacaan pangkalan data dengan menyimpan cache hasil pertanyaan.
- Gunakan mekanisme caching
Laravel mempunyai mekanisme caching terbina dalam, yang boleh mengelakkan pertanyaan berulang dan mempercepatkan perolehan semula. Dalam Laravel, kita boleh menggunakan pemacu cache yang berbeza seperti cache memori, cache fail, cache pangkalan data, dll.
Contoh kod:
// 使用缓存 $users = Cache::remember('users', $minutes, function () { return DB::table('users')->get(); });
Kami boleh mengoptimumkan mekanisme caching melalui kaedah berikut:
- Pilih pemacu cache yang sesuai untuk mengelakkan Penggunaan mekanisme caching yang berlebihan.
- Tetapkan masa cache dengan munasabah untuk meminimumkan kegagalan cache dan penggunaan memori yang berlebihan.
- Optimumkan struktur data
Dalam aplikasi yang besar, kita selalunya perlu membaca sejumlah besar data kebenaran. Dalam kes ini, menggunakan struktur data yang sesuai boleh meningkatkan prestasi pertanyaan.
Struktur data biasa termasuk tatasusunan, jadual cincang, pokok merah-hitam, pokok B+, jadual cincang, dll. Ciri dan senario yang boleh digunakan adalah berbeza.
Sebagai contoh, jadual cincang dan jadual cincang sesuai untuk menyoal dan memasukkan sejumlah besar elemen, manakala pepohon B+ sesuai untuk membaca sejumlah besar data.
Contoh kod:
// B+树 $users = DB::table('users')->orderBy('id')->get();
Kami boleh mengoptimumkan struktur data melalui kaedah berikut:
- Gunakan struktur data dengan munasabah dan pilih untuk menyesuaikan diri dengan struktur data senario untuk mengelakkan pengiraan yang tidak perlu dan overhed memori.
- Muat data dengan cekap mengikut saiz data. Sebagai contoh, untuk jumlah data yang besar, kita boleh menggunakan halaman data atau data luar talian untuk mengelakkan melebihi had memori.
Kesimpulan
Dalam aplikasi sebenar, fungsi pengurusan kebenaran Laravel selalunya sangat penting, tetapi ia juga merupakan kesesakan prestasi. Melalui kaedah pengoptimuman yang diperkenalkan dalam artikel ini, kami boleh meningkatkan prestasi pengesahan kebenaran dan mengekalkan kecekapan aplikasi Laravel yang sangat baik.
Atas ialah kandungan terperinci Penalaan lanjutan fungsi kebenaran Laravel: Cara mengoptimumkan prestasi pertanyaan pangkalan data untuk pengesahan kebenaran. 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

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)