ビッグデータ分析を行うとき、私は一般的ではあるが難しい問題に遭遇しました：Clickhouseデータベースと効率的に対話する方法。従來のデータベース接続とクエリメソッドは、高い並行性と大規(guī)模なデータ量のニーズを満たすことができず、その結(jié)果、応答が遅くなり、プログラムのクラッシュさえもなります。いくつかの調(diào)査の後、私は強(qiáng)力なPHPライブラリSMI2/PHPClickhouseを見つけました。これにより、データ処理の効率が大幅に向上しました。

次の住所から作曲家を 學(xué)ぶことができます。

SMI2/PHPCLICKHOUSEは、Clickhouseデータベース用に設(shè)計(jì)された軽量PHPライブラリです。 PHP 7.1以降をサポートしており、他のライブラリに頼る必要はありません。これにより、インストールと使用が非常に簡単になります。次のコマンドを?qū)g行するだけです。

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

次に、PHPコードで初期化します。

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

このライブラリは、Clickhouseとの相互作用効率を改善するための複數(shù)の機(jī)能を提供します。いくつかの重要な使用シナリオは次のとおりです。

1. 並列クエリ： selectAsyncメソッドを使用して複數(shù)のクエリを並行して実行し、データクエリの速度を大幅に改善します。例えば：

    $state1 = $db->selectAsync('SELECT 1 as ping'); $state2 = $db->selectAsync('SELECT 2 as ping'); // run $db->executeAsync(); // result print_r($state1->rows()); print_r($state2->fetchOne('ping'));

2. バッチ挿入： insertBatchFilesメソッドを介して、複數(shù)のCSVファイルからのデータを並行して挿入して、データの効率を改善できます。

    $file_data_names = [ '/tmp/clickHouseDB_test.1.data', '/tmp/clickHouseDB_test.2.data', //... ]; // insert all files $stat = $db->insertBatchFiles( 'summing_url_views', $file_data_names, ['event_time', 'site_key', 'site_id', 'views', 'v_00', 'v_55'] );

3. HTTP圧縮：HTTP圧縮を有効にすることにより、大量のデータを挿入するときにネットワーク伝送の負(fù)擔(dān)を減らすことができます。

    $db->settings()->max_execution_time(200); $db->enableHttpCompression(true); $result_insert = $db->insertBatchFiles('summing_url_views', $file_data_names, [...]);

4. ストリーミング処理： streamWriteおよびstreamReadメソッドを使用して、データストリーミング処理を?qū)g裝できます。大規(guī)模なデータの処理に適しています。

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

SMI2/PHPClickhouseライブラリを使用した後、データ処理の効率が大幅に改善されました。並列クエリとバッチ挿入関數(shù)は処理時(shí)間を大幅に短縮し、HTTP圧縮とストリーミングはネットワークとメモリの負(fù)擔(dān)を減らします。全體として、このライブラリは、私が遭遇したパフォーマンスのボトルネックを解決するだけでなく、ビッグデータ分析プロジェクトにより多くの可能性と柔軟性をもたらします。同様のデータ処理の課題に直面している場合は、このライブラリを試すこともできます。

以上がビッグデータ分析でボトルネックの解決：SMI2/PHPClickhouseライブラリを使用する効率的な慣行の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。