php 大數據 高并發一定要用thinkphp嗎

不一定，tp只是國內比較知名的框架而已，其實還有很多好用的框架，還是看公司習慣和個人習慣

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如何處理大量數據并發操作

處理大量數據并發操作可以采用如下幾種方法:

1.使用緩存：使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存，以區別空數據和未緩存的兩種狀態。

2.數據庫優化：表結構優化;SQL語句優化，語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。

3.分離活躍數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高并發情況可以將多個查詢請求合并到一個。高并發且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 數據庫服務器配置多個，配置主從數據庫。寫用主數據庫，讀用從數據庫。

6.分布式數據庫: 將不同的表存放到不同的數據庫中，然后再放到不同的服務器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關系型數據庫那么多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個表中的數據分層多塊，保存到多個節點（分布式）。每一塊數據都有多個節點保存（集群）。集群可以并行處理相同的數據，還可以保證數據的完整性。

拓展資料:

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

參考資料:網頁鏈接

PHP如何解決網站的大數據大流量與高并發

使用緩存，比如memcache,redis,因為它們是在內存中運行，所以處理數據，返回數據非常快，所以可以應對高并發。

2.增加帶寬和機器性能，1M的帶寬同時處理的流量肯定有限，所以在資源允許的情況下，大帶寬，多核cpu,高內存是一個解決方案。

3.分布式，讓多個訪問分到不同的機器上去處理，每個機器處理的請求就相對減少了。

簡單說些常用技術，負載均衡，限流，加速器等