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L?sen Sie Engp?sse in der Big -Data -Analyse: Effiziente Praktiken der SMI2/PHPClickhouse -Bibliothek

Apr 17, 2025 pm 11:24 PM
composer steam

Bei der Big -Data -Analyse habe ich auf ein gemeinsames, aber schwieriges Problem gesto?en: So interagieren Sie mit der Clickhouse -Datenbank effizient. Herk?mmliche Datenbankverbindungs- und Abfragemethoden k?nnen die Bedürfnisse einer hohen Parallelit?t und gro?en Datenvolumina nicht erfüllen, was zu einer langsamen Reaktion und sogar zu Abstürzen des Programms führt. Nach einiger Exploration fand ich das leistungsstarke PHP -Bibliothek SMI2/PHPClickhouse, das meine Datenverarbeitungseffizienz erheblich verbesserte.

Sie k?nnen Komponist über die folgende Adresse lernen :

SMI2/PHPCLICKHOUSE ist eine leichte PHP -Bibliothek für Clickhouse -Datenbanken. Es unterstützt Php 7.1 und h?her und muss sich nicht auf andere Bibliotheken verlassen, sondern nur auf Curl. Dies erleichtert es sehr einfach zu installieren und zu verwenden. Führen Sie einfach den folgenden Befehl aus:

 <code class="bash">composer require smi2/phpclickhouse</code>

Initialisieren Sie dann im PHP -Code:

 <code class="php">// vendor autoload $db = new ClickHouseDB\Client(['config_array']); if (!$db->ping()) echo 'Error connect';</code>

Diese Bibliothek bietet mehrere Funktionen, um die Interaktionseffizienz mit Clickhouse zu verbessern. Hier sind einige wichtige Nutzungsszenarien:

  1. Parallele Abfrage : Verwenden Sie die selectAsync -Methode, um mehrere Abfragen parallel auszuführen und die Geschwindigkeit der Datenabfrage erheblich zu verbessern. Zum Beispiel:

     $state1 = $db->selectAsync(&#39;SELECT 1 as ping&#39;); $state2 = $db->selectAsync(&#39;SELECT 2 as ping&#39;); // run $db->executeAsync(); // result print_r($state1->rows()); print_r($state2->fetchOne(&#39;ping&#39;));
  2. Batch Insert : über die insertBatchFiles -Methode k?nnen Sie parallel aus mehreren CSV -Dateien einfügen, um die Effizienz des Datenimports zu verbessern:

     $file_data_names = [ &#39;/tmp/clickHouseDB_test.1.data&#39;, &#39;/tmp/clickHouseDB_test.2.data&#39;, //... ]; // insert all files $stat = $db->insertBatchFiles( &#39;summing_url_views&#39;, $file_data_names, [&#39;event_time&#39;, &#39;site_key&#39;, &#39;site_id&#39;, &#39;views&#39;, &#39;v_00&#39;, &#39;v_55&#39;] );
  3. HTTP -Komprimierung : Durch Aktivieren der HTTP -Komprimierung k?nnen Sie die Belastung der Netzwerkübertragung verringern, wenn Sie gro?e Datenmengen einfügen:

     $db->settings()->max_execution_time(200); $db->enableHttpCompression(true); $result_insert = $db->insertBatchFiles(&#39;summing_url_views&#39;, $file_data_names, [...]);
  4. Streaming-Verarbeitung : Verwenden von streamWrite und streamRead -Methoden kann die Verarbeitung von Datenstreaming implementiert und zur Verarbeitung gro?er Daten geeignet sind:

     $streamWrite=new ClickHouseDB\Transport\StreamWrite($stream); $client->streamWrite( $streamWrite, // StreamWrite Class &#39;INSERT INTO {table_name} FORMAT JSONEachRow&#39;, // SQL Query [&#39;table_name&#39;=>&#39;_phpCh_SteamTest&#39;] // Binds );

Nach Verwendung der SMI2/PHPClickhouse -Bibliothek wurde meine Datenverarbeitungseffizienz erheblich verbessert. Parallele Abfrage- und Batch -Einfügungsfunktionen verkürzen die Verarbeitungszeit erheblich, w?hrend die HTTP -Komprimierung und -Streaming die Netzwerk- und Speicherbelastung reduzieren. Insgesamt l?st diese Bibliothek nicht nur die von mir begegneten Leistungs Engp?sse, sondern bringt auch mehr M?glichkeiten und Flexibilit?t für mein Big Data -Analyse -Projekt ein. Wenn Sie sich mit ?hnlichen Herausforderungen mit der Datenverarbeitung stellen, k?nnen Sie diese Bibliothek genauso gut versuchen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonL?sen Sie Engp?sse in der Big -Data -Analyse: Effiziente Praktiken der SMI2/PHPClickhouse -Bibliothek. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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