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php读取文本和读取数据库效率对比过程+结论

读写txt文件与读写数据库哪个更快?解决办法
今天 突然遇到这个问题,在网上找了很久才找到的一篇文章,所以转来了,其实这个问题开始是有些模糊,但仔细想一下还是能猜出一个大概,所以有时候,人的意识可能也很作用!

读文件更快还是读数据库更快,能快多少,也搜索过,没见有网友就这个问题答复过,也可能是太简单的缘故,我们本文还是来实测一下,由于时间关系,VC还没装,天缘先用PHP测试了一下,下次有时间在C/C++上补充测试到本文来,因为PHP的底层解析应该也是基于C的,所以估计两者环境测试结果差不多,小问题大收获,现在就来看一下测试过程及结果。

测试程序如下:

//说明1:由于读数据库语句调用简单的封包函数两次,所以把读文件也改成连续调用两次,数据库记录ID为1就在第一条,并且唯一索引。

//说明2:测试两次一次是4K数据,一次是整形数据

set_time_limit(0);

function fnGet($filename)
{
c o n t e n t = f i l e g e t c o n t e n t s ( content = file_get_contents( content=filegetcontents(filename);
return $content;
}

function fnGetContent($filename)
{
c o n t e n t = f n G e t ( content = fnGet( content=fnGet(filename);
return $content;
}

$times=100000;
echo ‘数据库查询结果:
’;
//---------------------------------
b e g i n = f n G e t M i c r o T i m e ( ) ; f o r ( begin=fnGetMicroTime(); for( begin=fnGetMicroTime();for(i=0; i < i< i<times;$i++)
{
r e s = res= res=dbcon->mydb_query(“SELECT log_Content FROM blog WHERE log_ID=‘1’”);
r o w = row= row=dbcon->mydb_fetch_row($res);
c o n t e n t = content= content=row[0];
}
echo 'fetch_row '. t i m e s . ′ 次 时 间 : < f o n t c o l o r = r e d > ′ . ( f n G e t M i c r o T i m e ( ) − times.' 次时间:<font color=red>'.(fnGetMicroTime()- times.<fontcolor=red>.(fnGetMicroTime()begin).‘秒
’;
//---------------------------------

b e g i n = f n G e t M i c r o T i m e ( ) ; f o r ( begin=fnGetMicroTime(); for( begin=fnGetMicroTime();for(i=0; i < i< i<times;$i++)
{
r e s = res= res=dbcon->mydb_query(“SELECT log_Content FROM blog WHERE log_ID=‘1’”);
r o w = row= row=dbcon->mydb_fetch_array($res);
c o n t e n t = content= content=row[‘log_Content’];
}
echo 'fetch_array '. t i m e s . ′ 次 时 间 : < f o n t c o l o r = r e d > ′ . ( f n G e t M i c r o T i m e ( ) − times.' 次时间:<font color=red>'.(fnGetMicroTime()- times.<fontcolor=red>.(fnGetMicroTime()begin).‘秒
’;
//---------------------------------

b e g i n = f n G e t M i c r o T i m e ( ) ; f o r ( begin=fnGetMicroTime(); for( begin=fnGetMicroTime();for(i=0; i < i< i<times;$i++)
{
r e s = res= res=dbcon->mydb_query(“SELECT log_Content FROM blog WHERE log_ID=‘1’”);
r o w = row= row=dbcon->mydb_fetch_object($res);
c o n t e n t = content= content=row->log_Content;
}
echo 'fetch_object '. t i m e s . ′ 次 时 间 : < f o n t c o l o r = r e d > ′ . ( f n G e t M i c r o T i m e ( ) − times.' 次时间:<font color=red>'.(fnGetMicroTime()- times.<fontcolor=red>.(fnGetMicroTime()begin).‘秒
’;
//---------------------------------

$dbcon->mydb_free_results();
$dbcon->mydb_disconnect();

fnWriteCache(‘test.txt’,$content);

echo ‘直接读文件测试结果:
’;

//---------------------------------
b e g i n = f n G e t M i c r o T i m e ( ) ; f o r ( begin=fnGetMicroTime(); for( begin=fnGetMicroTime();for(i=0; i < i< i<times;$i++)
{
KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 37: …t('test.txt'); }̲ echo 'file_get…times.‘次时间:’.(fnGetMicroTime()-$begin).‘
’;
//---------------------------------

b e g i n = f n G e t M i c r o T i m e ( ) ; f o r ( begin=fnGetMicroTime(); for( begin=fnGetMicroTime();for(i=0; i < i< i<times;$i++)
{
f n a m e = ′ t e s t . t x t ′ ; i f ( f i l e e x i s t s ( fname = 'test.txt'; if(file_exists( fname=test.txt;if(fileexists(fname))
{
f p = f o p e n ( fp=fopen( fp=fopen(fname,“r”);//flock($fp,LOCK_EX);
f i l e d a t a = f r e a d ( file_data=fread( filedata=fread(fp, filesize( f n a m e ) ) ; / / r e w i n d ( fname));//rewind( fname));//rewind(fp);
fclose($fp);
}
KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 37: …t('test.txt'); }̲ echo 'fope…times.‘次时间:’.(fnGetMicroTime()-$begin).‘
’;

4K大小数据的查询结果:

fetch_row 100000 次时间:16.737720012665秒

fetch_array 100000 次时间:16.661195993423秒

fetch_object 100000 次时间:16.775065898895秒

直接读文件测试结果:

file_get_contents直接读100000次时间:5.4631857872009秒

fopen直接读100000次时间:11.463611125946秒

整形ID查询结果:

fetch_row 100000 次时间:12.812072038651秒

fetch_array 100000 次时间:12.667390108109秒

fetch_object 100000 次时间:12.988099098206秒

直接读文件测试结果:

file_get_contents直接读100000次时间:5.6616430282593秒

fopen直接读100000次时间:11.542816877365秒

测试结论:

1、直接读文件相比数据库查询效率更胜一筹,而且文中还没算上连接和断开的时间。

2、一次读取的内容越大,直接读文件的优势会越明显(读文件时间都是小幅增长,这跟文件存储的连续性和簇大小等有关系),这个结果恰恰跟天缘预料的相反,说明MYSQL对更大文件读取可能又附加了某些操作(两次时间增长了近30%),如果只是单纯的赋值转换应该是差异偏小才对。

3、写文件和INSERT几乎不用测试就可以推测出,数据库效率只会更差。

4、很小的配置文件如果不需要使用到数据库特性,更加适合放到独立文件里存取,无需单独创建数据表或记录,很大的文件比如图片、音乐等采用文件存储更为方便,只把路径或缩略图等索引信息放到数据库里更合理一些。

5、PHP上如果只是读文件,file_get_contents比fopen、fclose更有效率,不包括判断存在这个函数时间会少3秒左右。

6、fetch_row和fetch_object应该是从fetch_array转换而来的,天缘没看过PHP的源码,单从执行上就可以说明fetch_array效率更高,这跟网上的说法似乎相反。

实际上在做这个试验之前,从个人经验判断就有了大概的结果,测试完成后则有种豁然开朗的感觉。假定在程序效率和关键过程相当且不计入缓存等措施的条件下,读写任何类型的数据都没有直接操作文件来的快,不论MSYQL过程如何,最后都要到磁盘上去读这个“文件”(记录存储区等效),所以当然这一切的前提是只读内容,无关任何排序或查找操作。

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    cpp_go:https://github.com/bigbao9494/cpp_go_prj.git 介绍: cpp_go是用C/C++实现的类似golang的协程和网络库,让C/C++程序员可以轻松写出高并发的网络程序, 可以用同步的方式(每个连接一个线程)写出异步的高性能,支持协程栈大小设置,每个协程可以 根据业务逻辑的需求在创建协程时设置不同栈大小,可以指定任意多个CPU核心(物理线程) 来执行协程,任务的调度和golang一样是动态调度而不像有些协程库简单地做平均分配, 同时它会根据每个物理线程的实际cpu使用率来进行任务均衡,这才是最真实的均衡不会 出现平均分配时有些核心上的协程由于业务的简单被很快地执行完了而其它核心上的协程 却还在等待被执行。实现了shared_fd功能(通过创建协程指定参数来开启此功能, 默认此功能是关闭的,不允许一个socket存在多个协程中,为了异步IO和动态调度时确保数据的完整性), 同一个socket可以同时存在于2个协程中,一个负责写一个负责读,在实际业务中会有这样的 需求,比如在同一个socket上99%时间都在写偶尔也需要去读,像流媒体协议中rtmp连接就是大部分 时间都是在向客户端转发数据但偶尔需要读取客户端状态数据,如果只在一个协程中处理这个 连接的话代码实现起来就会比较奇怪且效率低下,每次写都要去做一次读或者间隔读
  • Hbase简易知识理论
    前言 :HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库特点 1.非关系型数据库,可以存储海量数据 2.提供了低延迟的数据查询能力。低延迟指的是能够在秒级甚至毫秒级给出响应 3.面向列存储的数据库。行列存储比较 在数据写入上的对比 1)行存储的写入是一次完成。如果这种写入建立在操作系统的文件系统上, 可以保证写入过程的成功或者失败,数据的完整性因此可以确定。 性因此可以确定。 2)列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存,写入次数明显比行存储多 (意味着磁头调度次数多,而磁头调度是需要时间的,一般在1ms~10ms), 再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间,实际时间消耗会更大。 所以,行存储在写入上占有很大的优势。 3)还有数据修改,这实际也是一次写入过程。不同的是,数据修改是对磁盘 上的记录做删除标记。行存储是在指定位置写入一次, 列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入,这个过程仍是行存储的列数倍 所以,数据修改也是以行存储占优。 在数据读取上的对比 1)数据读取时,行存储通常将一行数据完全读出,如果只需要其中几列数据 的情况,就会存在冗余列,出于缩短处理时间的考量,消除冗余列的过程 通常是在内存中进行的。 2)列存储每次读取的数据是集合的一段或者全部,不存在冗余性问题。 3)两种存储的数据分布。由于列存储的每一列数据类型是同质的,不存在 二义性问题。比如说某列数据类型为整型
  • MVCC(Multi-Version Concurrent Control,多版本并发控制)简介
    MVCC(Multi-Version Concurrent Control,多版本并发控制)简介 MVCC(Multi-Version Concurrent Control),即多版本并发控制协议,广泛使用于数据库系统。MVCC基本原理在介绍MVCC概念之前,我们先来想一下数据库系统里的一个问题:假设有多个用户同时读写数据库里的一行记录,那么怎么保证数据的一致性呢?一个基本的解决方法是对这一行记录加上一把锁,将不同用户对同一行记录的读写操作完全串行化执行,由于同一时刻只有一个用户在操作,因此一致性不存在问题。但是,它存在明显的性能问题:读会阻塞写,写也会阻塞读,整个数据库系统的并发性能将大打折扣。MVCC(Multi-Version Concurrent Control),即多版本并发控制协议,它的目标是在保证数据一致性的前提下,提供一种高并发的访问性能。在MVCC协议中,每个用户在连接数据库时看到的是一个具有一致性状态的镜像,每个事务在提交到数据库之前对其他用户均是不可见的。当事务需要更新数据时,不会直接覆盖以前的数据,而是生成一个新的版本的数据,因此一条数据会有多个版本存储,但是同一时刻只有最新的版本号是有效的。因此,读的时候就可以保证总是以当前时刻的版本的数据可以被读到,不论这条数据后来是否被修改或删除。 在并发读写数据库时,读操作可能会不一致的数据(脏读)。为了避免这种情况