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
效率问题。因为php是脚本解释语言，其特点在于易上手和部署，但在处理需要大量cpu的操作时（图片就是）就力不从心了，如果写成php扩展的话效率会提升，但还是没直接执行C/C++的程序快
不好实现多线程。这个就不用多说了，和语言定位有关，虽然可以异步调用，但毕竟不是强项。
这个问题在PHP的官方网站上叫缓冲查询和非缓冲查询(Buffered and Unbuffered queries)。PHP的查询缺省模式是缓冲模式。也就是说，查询数据结果会一次全部提取到内存里供PHP程序处理。这样给了PHP程序额外的功能，比如说，计算行数，将指针指向某一行等。更重要的是程序可以对数据集反复进行二次查询和过滤等操作。但这种缓冲查询模式的缺陷就是消耗内存，也就是用空间换速度。
相对的，另外一种PHP查询模式是非缓冲查询，数据库服务器会一条一条的返回数据，而不是一次全部返回，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。
ini_set('max_execution_time','0');
$pdo
=
new
PDO("mysql:host=localhost;dbname=test","root","123456");
$sql
=
"insert
into
test(name,age,state,created_time)
values";
for($i=0;
$i100000;
$i++){
$sql
.="('zhangsan',21,1,'2015-09-17')";
}
$sql
=
substr($sql,0,strlen($sql)-1);
var_dump($sql);
if($pdo
-
exec($sql)){
echo
"插入成功！";
echo
$pdo
-
lastinsertid();
}
试试吧。10万条1分钟多，我觉得还行
使用缓存，比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行，所以处理数据，返回数据非常快，所以可以应对高并发。
2.增加带宽和机器性能，1M的带宽同时处理的流量肯定有限，所以在资源允许的情况下，大带宽，多核cpu,高内存是一个解决方案。
3.分布式，让多个访问分到不同的机器上去处理，每个机器处理的请求就相对减少了。
简单说些常用技术，负载均衡，限流，加速器等
