php玩大数据bi，php yield 处理大数据

大数据是学php吗?

1、学习的主要课程有：大数据概论、数据库技术及应用（MvSQL）、Java网络编程、PHP项目开发、大数据查询与处理、微信小程序开发、数据可视化分析、Web数据交互技术及响应式开发技术、网站实战项目等。

2、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

3、大数据专业Spark课程 Spark是专门为大规模数据处理设计的快速通用的计算引擎，可用于完成各种运算，包括SQL查询、文本处理、机器学习等。

4、当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。

PHP-大数据量怎么处理优化

尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

PHP网站关键词优化 根据搜索引擎的工作原理，我们知道用户和搜索引擎都是根据关键词对目标网站进行搜索分析。

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。

php采集大数据的方案

1、方法：在phpMyAdmin的目录下，找到根目录的config.inc.php文件，打开config.inc.php文件，查找$cfg[UploadDir]，这个参数就是设定导入文件存放的目录，这里把值设定为：ImportSQLFile。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、使用phpstudy搭建一个测试平台，直接访问数据库。下载的phpcms安装包拷贝到IIS目录，开通访问，即可搭建成功。登录网站后台，系统权限，文件目录以及数据库等功能，进行管理。

4、SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。2尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

5、离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。

6、大数据采集有多种方法，其中一种常用的方法是使用网络爬虫技术。网络爬虫可以自动抓取互联网上的数据，并将其存储到数据库或其他数据存储介质中。

php程序员有前途吗?会不会被淘汰?

感觉不存在淘汰的问题，只要你精通了php与编程思想，学其他语言是很容易的。到了大公司的岗位也很多，你可以申请调岗，所以想好了就干，不要犹豫。加油！有问题私信我。

PHP不会被替代 PHP是世界上最好的语言，在做web开发时候，非常快速。PHP的优势也是很明显的，不存在被替代的问题 只要功夫深，铁杵磨成针。不要太过相信网上说的互联网寒冬，php待遇差，工作饱和了等一些谣言。

PHP工程师的薪水相对较高。在北上广深及沿海城市，一般刚入行的程序员可以拿到5000+，若是有半年或一年工作经验的，可以拿到7000+。若是有两年以上工作经验的，拿到10000到12000，这是PHP普遍的薪资水平。

小白学没有前景，但是如果是朝着专家和高级程序员还可以选择，目前PHP的需求量虽然下降很多，但是对高级的人才还是需要的。

经常会有一些朋友会问我，学php有前途吗？PHP未来会不会被淘汰？PHP能做什么事情么？java后者.Net能做的PHP都能做么？学习什么技术最 好呢？对于一个初学者来说，这些问题确实都是很重要的，毕竟这关系到未来自身的发展。

php查询大数据很慢.怎么回事.才100多万

优化数据库字段类型。（能用其他的尽量不要用VCHAR）建立储存过程。

each_list = $modelattr-where(order_sn=.$val[order_num].)-select()；这一句没有看懂，是Thinkphp中数据库类吗？如果愿意自己写sql的话，可以尝试一下sql中用in，不过效率未见好到哪里去。

这个问题我遇到过，一般出现这种情况都是DNS反解析问题，还有SSH连接过慢问题也是。

BI商业数据分析和python大数据分析的区别

1、数据分析：是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

2、之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。

3、大数据与商务数据的区别不只是是数据量大小要求不一样，还有其他区别。商业数据一般指BI商业智慧或商务智能，用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。

4、概念区别 Python数据分析师培训出来的数据分析师，是数据师的一种，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

5、大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。Excel Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。

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