php批量大数据处理

本篇文章给大家分享php批量大数据处理，以及php分批处理10万数据对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、php采集大数据的方案
• 2、php百万级大数据量导出数据到excel,如何成功并高效导出?
• 3、【实用】实时生成并下载大数据量的EXCEL文件,用PHP如何实现

php***集大数据的方案

1、建议你读写数据和下载图片分开，各用不同的进程完成。比如说，取数据用get-data.php，下载图片用get-image.php。多进程的话，php可以简单的用pcntl_fork（）。这样可以并发多个子进程。但是我不建议你用fork，我建议你安装一个gearman worker。

2、更快的解决方案 JAVA POI框架，提供大数据导出操作类SXSSFWorkbook，性能显著提升。以20万数据为例，运行时间缩短至8秒，单表100万数据处理也仅需22秒。考虑使用CSV或XML格式代替原生Excel，以减少性能消耗。

3、实现实时生成并下载大数据量的EXCEL文件，关键在于解决内存溢出问题。常规的 PHPexcel 包在处理大规模数据时，需一次性获取所有数据后再生成Excel，这导致内存负担过重。因此，***用边写入输出流边让浏览器下载的方式更为合适。PHP的 php：//output 特性允许程序将输出直接写入到输出流中，从而避免了内存消耗。

4、首先，利用`php：//output`特性，允许程序像操作文件一样将输出写入到输出流中。通过这种方式，PHP会将输出流中的内容发送给web服务器并返回给浏览器，实现高效的数据处理。鉴于数据从数据库中逐次读取并写入输出流，设置PHP执行时间无限制以确保任务完成是必要的。

php百万级大数据量导出数据到excel,如何成功并高效导出?

1、数据量分析 需要单日导入的数据量为20万+，需选择Excel版本为2007及以上，以满足1048576的最大行数限制。若***导出7天的数据，总计约140万行，建议按照每天拆分工作表。PHP处理Excel类库 推荐使用PHPOffice/PhpSpreadsheet，相较于PHPExcel，该库提供了更全面且高效的Excel导出功能。

2、首先，应避免在web请求中执行耗时的任务，如数据库查询和数据处理。考虑将这些操作放在后台进程或队列中执行，以减轻web服务器的负担。这样可以确保用户界面响应迅速，同时后台处理进程专注完成数据导出。其次，数据分割是提高效率的关键。

3、例如，可以使用Python的`pandas`库，该库提供了强大的数据处理功能，并且能够方便地将数据导出为Excel文件。通过`pandas`的`chunksize`参数，可以在读取数据时就进行分批处理。其次，内存管理在大数据导出过程中至关重要。

4、分页查询，确定每次查询数据量为50万，计算分页总数。 创建sheet进行数据写入，每次查询更新下一次分页查询的id。 当sheet写满时，切换至新sheet。代码实现 使用EasyExcel实现百万数据导出，日志显示6秒查询写入数据，最终耗时45秒。关键代码如下： 计算数据总量，确定查询页数。

5、首先，利用`php：//output`特性，允许程序像操作文件一样将输出写入到输出流中。通过这种方式，PHP会将输出流中的内容发送给web服务器并返回给浏览器，实现高效的数据处理。鉴于数据从数据库中逐次读取并写入输出流，设置PHP执行时间无限制以确保任务完成是必要的。

6、实现实时生成并下载大数据量的EXCEL文件，关键在于解决内存溢出问题。常规的 PHPexcel 包在处理大规模数据时，需一次性获取所有数据后再生成Excel，这导致内存负担过重。因此，***用边写入输出流边让浏览器下载的方式更为合适。PHP的 php：//output 特性允许程序将输出直接写入到输出流中，从而避免了内存消耗。

【实用】实时生成并下载大数据量的EXCEL文件,用PHP如何实现

1、首先，利用`php：//output`特性，允许程序像操作文件一样将输出写入到输出流中。通过这种方式，PHP会将输出流中的内容发送给web服务器并返回给浏览器，实现高效的数据处理。鉴于数据从数据库中逐次读取并写入输出流，设置PHP执行时间无限制以确保任务完成是必要的。

2、实现实时生成并下载大数据量的EXCEL文件，关键在于解决内存溢出问题。常规的 PHPexcel 包在处理大规模数据时，需一次性获取所有数据后再生成Excel，这导致内存负担过重。因此，***用边写入输出流边让浏览器下载的方式更为合适。PHP的 php：//output 特性允许程序将输出直接写入到输出流中，从而避免了内存消耗。

3、补充：使用缓存功能可显著提升性能，如通过APCu、Redis或Memcache等实现。以Redis为例，可有效减少本地内存消耗。结论 在非实时性要求较高的场景下，使用PhpSpreadsheet处理大数据量Excel文件是可行的。注意数据行数和PHP内存限制的调整，并在业务层面告知用户生成时间。

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