如何解决PHP查询大量数据内存耗尽的问题

这个问题在PHP的官方网站上叫缓冲查询和非缓冲查询(Buffered and Unbuffered queries)。PHP的查询缺省模式是缓冲模式。也就是说，查询数据结果会一次全部提取到内存里供PHP程序处理。这样给了PHP程序额外的功能，比如说，计算行数，将指针指向某一行等。更重要的是程序可以对数据集反复进行二次查询和过滤等操作。但这种缓冲查询模式的缺陷就是消耗内存，也就是用空间换速度。

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相对的，另外一种PHP查询模式是非缓冲查询，数据库服务器会一条一条的返回数据，而不是一次全部返回，这样的结果就是PHP程序消耗较少的内存，但却增加了数据库服务器的压力，因为数据库会一直等待PHP来取数据，一直到数据全部取完。

很显然，缓冲查询模式适用于小数据量查询，而非缓冲查询适应于大数据量查询。

在PHP中怎么解决大量数据处理的问题？许昌鲤鱼IT计算机电脑软件编程培训中心

目前主流的编程软件VisualBasic的版本是VisualBasic 6.0专业版。我们所使用的操作系统是Windows10。

先把VisualBasic 6.0的安装光盘放入电脑的光盘驱动器中，通常电脑能够自动运行光盘上的安装程序。在安装VisualBasic之前，最好先详细地阅读一下光盘上的Readme.txt文件，了解安装VisualBasic 6.0需要的一些基本知识，然后单击光盘上的Setup.exe文件，并按照安装程序的提示进行操作。

首先，安装程序会显示一个启动画面。如果使用的是不同的安装盘，也许Readme文件的格式可能有所不同，但是不影响应用程序的安装。

在上面的对话框中可以直接单击对话框上的【下一步】按钮，进入下面的操作。这时会进入一个显示微软的最终用户许可协议书的窗口，里面的内容规定了最终用户的一些必要的义务。在这里只能选择同意，因为如果选择不同意，安装程序就退出了。

在下面的窗口中，将要求用户输入用户名和所属的公司名称，并输入产品的ID号。这个ID号应该包含在购买的光盘中。输入相应的信息之后，单击【下一步】按钮。如果输入的ID号正确，那么将进入VisualBasic 6.0安装程序的下一个窗口，在这里有两个选项，对话框中对这两个选项进行了必要的解释。在这里选择第一个选项，也是安装程序的默认选项。

单击【下一步】按钮，进入安装程序的下一个对话框。在这个对话框中，安装程序要求选择VisualBasic 6.0应用程序的公共文件的安装路径。在这里可以根据自己的需要把应用程序安装到希望的路径中。在完成了路径的选择之后，单击【下一步】按钮，进入安装程序的下一步操作。ß这时完成了安装程序的初始配置，现在进入了真正和VisualBasic 6.0相关的安装程序，在经过一段初始化操作之后，安装程序将显示选择安装类型的对话框。

在这个对话框中，要进行两个操作，一个是选择VisualBasic 6.0系统的安装路径，第二个是选择程序的安装类型。这里同样可以任意指定程序的安装位置，比如指定到“E:/VB”。在选择安装类型的时候，有两个选择：典型安装，是安装程序根据最常用的选项安装，第二项是允许根据需要来配置安装选项。

单击【自定义安装】按钮，会显示设置安装选项的对话框。

在左边的列表框中选中或者清除复选框，就表示要或者不要安装相应的组件。单击对话框右边的【更改选项】按钮，可以进行更为细致的设置。

选择好了需要的选项之后，单击【继续】按钮，可以开始复制VisualBasic 6.0的文件，当程序复制完所有的文件，并进行相应的系统配置之后，就会要求重新启动Windows，按照要求重新启动系统之后，VisualBasic 6.0的安装工作就基本完成了。

在重新启动电脑之后，系统会询问是否安装MSDN，这是VisualBasic 6.0的帮助系统，可以根据自己的需要安装这个系统。

希望我能帮助你解疑释惑。

php如何高效的处理500M以上的数据

mysql_query函数查询的方式是查询出全部结果后缓存到内存中，这样就会出现超内存的现象，使用另外一个函数mysql_unbuffered_query可以解决这个问题，mysql_unbuffered_query不会缓存结果集，而是查询出来数据后立马对结果集进行操作，也就是便查询边返回，这样就不会出现超出内存的现象，但是使用mysql_unbuffered_query的是时候不能使用 mysql_num_rows() 和 mysql_data_seek()。并且向 MySQL 发送一条新的 SQL 查询之前，必须提取掉所有未缓存的 SQL 查询所产生的结果行。

PHP-大数据量怎么处理优化

大数据的话可以进行以下操作：

减少对数据库的读取，也就是减少调用数据库，

进行数据缓存，

利用数据库的自身优化技术，如索引等

精确查询条件，有利于提高查找速度

当前标题：php数据量大解决方案 php处理大数据量数据的思路
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