最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘6G。OK ，看下面这条sql语句：select id，title from collect limit 1000，10； 很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的select id，title from collect limit 90000，10； 从9万条开始分页。8-9秒完成。
亿级别的什么数据？如果是 关系型很强，而且数据很值钱的数据， 例如 顾客--交易--商品--金额 一个系列的， 那么这种很重要的数据，建议是 Oracle， 因为 数据丢不起啊。
mysql数据库比较灵活，设计的时候功能没有定死，其应用存在弹性。性能方面，oracle的索引和引擎，性能不比mysql高，甚至比mysql低。因为oracle的设计原则是事务优先，性能通过加大硬件投入也就是扩大分布式架构的规模解决。mysql的设计原则是性能优先，事务其次。
并且，网络和机器负载等，也会影响数据同步的延迟。我们曾经遇到过，在日访问量接近1亿的特殊场景下，出现，从库数据需要很多天才能同步追上主库的数据。这种场景下，从库基本失去效用了。 于是，解决同步问题，就是我们下一步需要关注的点。 MySQL自带多线程同步 MySQL6开始支持主库和从库数据同步，走多线程。
如果这样，千万级的数据，mysql应该也很容易应付。
ASP是微软很早前开发的一个产品了，虚拟主机空间选择上就分为支持PHP或是支持ASP的，这两者都适用于中小型网站的快速开发。MySQL数据库MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，也是目前速度最快的一个数据库管理系统，PHP与MySQL的完美搭配使PHP的优越性能更为凸出。
1、首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。
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。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
3、大数据就业方向 Hadoop大数据开发方向 市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。 数据挖掘、数据分析&机器学习方向 学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
4、这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
5、大数据需要学习编程，数据的处理可以用到各种编程语言，一般精通一两个就行，主流的比如java，Python。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。
6、很多初学者经常比较哪种语言是最好的，其实：编程语言没有最好，只有最适用，即在某一种中场景下最适用！！经常会有很多小伙伴们在一些论坛中喊，PHP是世界第一语言；Java是宇宙第一语言；人生苦短，我用Python等等。
一设置浏览器下载Excel需要的Header 打开php：//output流，并设置写入文件句柄。
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。在phpcms后台，扩展，数据库工具，数据库导出，程序池选择phpcmsv9，开始备份数据。
php导出大量数据到Excel，可以通过生成多个Excel文件，然后压缩成压缩包解决。方案是：假如我们数据库有10w条数据，每2000条数据生成一个Excel文件，这样每次只要从数据库里查询出2000条数据即可，一定要分页去查询。原因：主要是数据库性能和写文件性能。
1、流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。 应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。 可以控制活动的人数； 可以缓解短时间内高流量压垮应用； 用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。
2、\x0d\x0a Zookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务；\x0d\x0a 日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列；\x0d\x0a JMS消息服务\x0d\x0a 讲消息队列就不得不提JMS 。
3、Beanstalkd。php消息队Beanstalkd好，列轻量级消息中间件，原生支持延迟消息队列，延迟时间精确到秒，是PHP实现延迟消息队列的最佳CP。
1、PHP和python是编程语言，属于工具，不属于方向。你可以用python搞大数据，也可以用PHP来搞大数据，只是python比PHP更合适，效率更高。你可以用python开发网站，也可以用PHP，只是用PHP开发web更高效，成本更低廉。所以，说方向的话，web前端和大数据 你可以来选一个。
2、两者不是同一个概念，PHP只是一种程序，而大数据指的是通过用户的各种数据分析的方式，可以全方位的了解一个人或者是一件事情，大数据指的是一种分析方式，可以有很多实现的途径，如果非要分类的话属于数据分析。
3、建议你读写数据和下载图片分开，各用不同的进程完成。比如说，取数据用get-data.php，下载图片用get-image.php。多进程的话，php可以简单的用pcntl_fork（）。这样可以并发多个子进程。但是我不建议你用fork，我建议你安装一个gearman worker。
4、答案：显然不是，数学才是真正的核心知识。没错，数学是在数据挖掘领域非常重要的甚至是核心的部分，编程只是工具，真的只是工具。 编程语言有好几十种吗，但是数据挖掘理论知识就那儿点。 你用任何一门语言去实现你的数学思想便可以达到数据挖掘的目标。
5、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL（HiveSQL）查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
6、下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
