php大并发怎么解决，mysql表数据量太大？
作为一名IT行业的从业人员，主要在从事产品研发及项目管理工作，在项目过程中，经常有优化数据库存储、架构方面的方案，所以我来探讨一下这个问题。
目前经常使用的关系型数据库如MySQL、SQL Server等，都是以“行”为单位进行存储，为了快速检索，也都采用了B树或其他索引技术。
从原理上来讲，表中的数据越多，索引树的范围越大，磁盘读取也越多，性能也就越低。
从实践角度来看，一般以百万到千万作为一个表的存储量级，超出该范围之后，性能就会下降，需要采用其他技术手段解决。
首先想到的就是能否将读和写分离，主数据库用于写入，读数据库（多个）用于对外提供查询，通过数据复制的方式将主数据库的数据同步到读库。该架构提升了数据库的读写能力，但对于主数据库的写入能力依然没法扩展。
其次，垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。如有多种业务类型，每种业务类型建立不同的表，tb1,tb2,tb3。如果日常业务不需要使用所有数据，可以按时间分表，比如说月表。每个表只存一个月的记录。
再次，水平分表就是根据一列或多列数据的值把数据行放到多个独立的表里，这里不具备业务意义。如按照id分表，末尾是0-9的数据分别插入到10个表里面。
这样做的好处就是解决了数据存储容量的问题，但也带来了诸多弊端，不再一一阐述。
mysql优化的方式有很多，选择上主要还是要考虑个人的实际情况，如代码不可控的情况下，就不适合选择按字段属性分表的情况，这样可能会带来大量的重构以及很多不可预期的风险。
而架构的优化，虽然对应用是透明的，但对sql的写法有很多局限性，比如说不能使用聚合函数等等，同时也需要有充足的硬件资源，只有一台服务器的情况下是没有意义的。
相比起来，代价最低的是按时间分表或分区，这两种办法对应用来说都是透明的。分区只需要一次本地数据迁移的操作。而通过分表把现网数据和历史数据分离，唯一的代价是定期的数据维护。
一般如果表里面有1亿数据的情况下，索引的问题应该是常识了，这方面我就不说了。
php值得学吗？
学了干嘛？你去面试的时候他们总是可以找到个什么你不会的框架难为你，反正你不可能学会所有框架，然后你有时候有很天才的想法，就是不能写出来，这时候你想你要是会写程序多好，其实你那想法如果不是已经有人做了，就是根本不怎么样。
那么，要不要学呢，学程序其实可以开发智力，让你用种全新的想法去看世界，尤其是学习java这种可以think in it的语言，会改变你的世界观，让你成为更高level的人。
ok，假设你准备学了，你学得会么，这玩意其实是傻逼做的事情，只要你每句话都符合语法，机器不会难为你，你所有天才的想法，都要屈从于语法，你受的了写错了个分号电脑就不理你么？很可能你看着电脑的错误，心想我跟例子写得一模一样啊，怎么出来一大堆英文说我写的东西有问题？这是学习编程唯一的障碍，如果你愿意一个一个字母，一个一个标点地看，你才可能学会，如果你不愿这样，趁早放弃吧。
PHP会被nodejs逐渐取代吗？
node取代php和java web只在迟早之间。无论是语言特性还是并发性能还是开发人员的支持程度，js都会越来越好。再过上5年就更明显了。
很明显，js这种动态灵活的语言适合快递开放和轻量级应用。而php早期混乱灵活，现在也趋向臃肿，java一直就臃肿而庞大，但比较严谨务实。
很明显js（及ts）、go、python、kotlin、swift会是未来的趋势。老牌的c和c++依然有生命力，其他都堪忧了。
数据统计与分析软件有免费的吗？
excel
这是最普通的数据分析工具了，大部分人都会点，只是有的人可以做的很好，各种高级功能都会用，什么宏啊......我对象就是数据分析师，他们就是能把excel玩的特别好，让excel显得特别高大上，有什么很多平时根本不知道的功能，每次看完他的excel内容，总感觉自己暴殄天物了，好多excel的高级功能都白白浪费了，而我就是会点数据透视表、vlookup等比较常见的函数和功能。
作者：小草莓链接：https://www.zhihu.com/question/22178806/answer/92962993来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。SPSS，BDP（可视化）用这些软件的个人版本就可以了，基本的数据分析也就完全够用了，如果这些网站数据分析软件都不太想用的话，那还可以用一些免费的工具，比如说大数据魔镜或者一些专业的数据分析公司出品的大数据分析软件也是可以使用的，当然大部分的功能是免费的，但是区别就在于有些是要付费的，如果要做的网站数据分析很精细的话，那肯定是要用到一些付费的内容了。
资料整理大数据分析，不管是会excel，还是会sql，多多少少要有点基础的。大数据分析的工具很多，以下就列举了不同技术背景的人士，在大数据分析工具方面的进修技术路径：
一、Excel起步
作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图。如果在众多数据分析工具中您只了解最基本的Excel，以下是最好的进阶路线
二、SQL起步
如果你了解SQL，说明你已经具备了更快提升的基础，建议如下进阶路线：
三、R语言起步
作为用来分析大数据集的统计组件包，Ｒ是一个非常复杂的工具，掌握R意味着你比其他IT专业人士可以更快上手一些专业分析工具和服务。
四、Python起步
五、MySQL起步
六、微软SQL Server起步
七、Tableau/FineBI起步
作为大数据前端分析工具，Tableau和FineBI都很容易上手
八、Java起步九、PostgreSQL起步
十、Visual Basic起步
作者：胡海链接：https://www.zhihu.com/question/22178806/answer/137900885来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。有天津的PHP吗？
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