php + mysql 的網站 幾百萬數據一次性計算統計總和

php(做為現在的主流開發語言)實例教程：網站在線人數的程序代碼，后臺有MySQL(和PHP搭配之最佳組合)數據庫支持?？梢灾苯咏y計出網站當前的在線人數。

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首先是創建MySQL(和PHP搭配之最佳組合)數據庫表。

以下是引用片段：

CREATE TABLE tablename (

field type(max_length) DEFAULT default_value (NOT) NULL

}

可以使用的SQL語句。

以下是引用片段：

CREATE TABLE useronline (

timestamp int(15) DEFAULT 0 NOT NULL,

ip varchar(40) NOT NULL,

file varchar(100) NOT NULL,

Prima(最完善的虛擬主機管理系統)RY KEY (timestamp),

KEY ip (ip),

KEY file (file)

);

下面開始使用php(做為現在的主流開發語言)腳本，首先定義MySQL(和PHP搭配之最佳組合)的信息。

以下是引用片段：

$server = "localhost"; //你的服務器

$db_user = "root"; //你的MySQL(和PHP搭配之最佳組合)的用戶名

$db_pass = "password"; //你的MySQL(和PHP搭配之最佳組合)的密碼

$database = "users"; //表的名字

設置統計的時間(多少秒內在線人數)

以下是引用片段：

$timeoutseconds = 300;

取當前時間。

以下是引用片段：

$timestamp = time();

上面的完整代碼：

以下是引用片段：

?php(做為現在的主流開發語言)

$server = "localhost"; //your server

$db_user = "root"; //your MySQL(和PHP搭配之最佳組合) database username

$db_pass = "password"; //your MySQL(和PHP搭配之最佳組合) database password if any

$database = "users"; //the db name

$timeoutseconds = 300;//timeoutseconds limit

//get the current time

$timestamp = time();

//calculate the lowest timestamp allowed

$timeout = $timestamp-$timeoutseconds;

?

連接MySQL(和PHP搭配之最佳組合)

以下是引用片段：

MySQL(和PHP搭配之最佳組合)_connect(localhost, username, password);

也允許使用變量形式。

以下是引用片段：

MySQL(和PHP搭配之最佳組合)_connect($server, $db_user, $db_pass);

如果MySQL(和PHP搭配之最佳組合)數據庫沒有密碼的話可以使用下面代碼連接（當然建議大家一定要設置好自己的密碼，這樣起碼黑客得要解密啊）

以下是引用片段：

MySQL(和PHP搭配之最佳組合)_connect($server, $db_user);

查詢數據庫的代碼：

以下是引用片段：

MySQL(和PHP搭配之最佳組合)_db_query(database, query);

只要有訪客就要增加一條記錄。

以下是引用片段：

$insert = MySQL(和PHP搭配之最佳組合)_db_query($

php查詢很慢怎么辦，五萬條數據

你的查詢需求中，最常用的where字段是什么，然后在數據表中給這個字段建立索引。多表查詢、嵌套查詢的話，就得優化sql了，這個得具體情況具體分析了。

PHP效率問題，上萬條數據一次性取出？還是分開取出處理？

顯示數據還是更新（update）數據，都是先處理一部分數據，完成后再處理下一步數據 更有效率。

顯示數據取出部分數據的方法最常用的是分頁方式，分頁是僅讀取前面的幾十頁信息，讀取數據庫是很快的，可以比較一下10條和100條的顯示速度，差很遠。

更新（update）數據也不能一次性處理大量數據，那樣經常會出現頁面死定的情況，可以設置更新一定數據后跳轉到下一步再更新一定數據，大多數cms更新數據都是采用這種方式。

無需顯示直接讀取表內所有數據生成HTML頁面時，不論是取出全部數據直接生成有效率，還是一次取出一部分，分別處理有效率。

新聞標題：75萬條數據php 75萬條數據 php
轉載源于：http://m.newbst.com/article14/hpohde.html

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