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1、适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。 扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。 问题实例： 1)100w个数中找最大的前100个数。
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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、物联网，云计算，大数据能用php开发 PHP（外文名：PHP： Hypertext Preprocessor，中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。
4、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。
5、web前端和大数据是两个不同的领域。其中涉及了不同的知识体系以及工具。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。
1、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、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。
3、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。
4、如果是用mysql数据库的话，一条语句可以插入几千条语句。类似以下语句：insert into table_name (field1，field2) values (1，2)，(2，3)，(3，5)，(5，6)请查看mysql手册。其他数据库请查阅相应手册。
可以采用数据库缓存、事务缓存等技巧。还可以从架构上把事务做合理的分配，花钱扩充你的硬件设施等。比如，阿里巴巴从最初的1台电脑逐步扩充到过万台电脑了。
从严格意义上来说，这个是属于运维范畴内的知识。不过优化代码终归对高并发和大流量有一定的缓解，需要优化的主要还是数据库的操作内容。
网站页面静态化。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析，只需要生成一次，以后每次都直接下载到客户端，效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。
以下是一些总结的方法： 第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。
