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大数据的话可以进行以下操作：
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减少对数据库的读取，也就是减少调用数据库，
进行数据缓存，
利用数据库的自身优化技术，如索引等
精确查询条件，有利于提高查找速度
那就用sphinx 技术，目前这个是最好的，没有之一。
下面是我百度百科弄过来的，怎么使用还得你自己看白皮书了。
Sphinx的主要特性包括：
高速索引 (在新款CPU上,近10 MB/秒);
高速搜索 (2-4G的文本量中平均查询速度不到0.1秒);
高可用性 (单CPU上最大可支持100 GB的文本,100M文档);
提供良好的相关性排名
支持分布式搜索;
提供文档摘要生成;
提供从MySQL内部的插件式存储引擎上搜索
支持布尔,短语, 和近义词查询;
支持每个文档多个全文检索域(默认最大32个);
支持每个文档多属性;
支持断词;
支持单字节编码与UTF-8编码。[1]
2个方面：sql语句优化，缓存。
sql语句中select * from 表 不需要全部信息的话就尽量不要用*，要哪个字段就写哪个，不要怕写。
如今php中有许多的缓存方式，有模板缓存，sql查询缓存。代表有smarty和memcache，当然，其他还有很多优秀的缓存方式，我就不多说了。
给你个思路
先最大化 PHP 效率充分利用 系统资源。
把 sql 拆开比如2万一个用一个 php 去跑 总共用5个 php 一起跑。
然后最大化 mysql 效率
查一下mysql 的瓶颈在哪。针对性的去优化。
查询慢 就看看索引什么的
写慢就查查 buffer 什么的。
这里强烈建议读写分离。
用不通的数据库实例去分别处理读写。
再看看磁盘 IO 性能。看看队列数据。不行就上阵列。或者单表部署单个磁盘。或者读写在不同的磁盘进行。
当然用缓存也可以。
比如把10万条都独出来存到 memcache 等内存缓存中。循环处理数据的时候读内存的数据不用查数据库。
还有终极大招。
你直接把数据库都搬内存里面。。。
