如果您正在处理大量数据，而缓存无法解决问题，请查看Sphinx。我们使用SphinxSearch取得了很好的结果，不仅可以更好地进行文本搜索，还可以在处理较大的表时作为MySQL的数据检索替代品。如果你使用SphinxSE (MySQL插件)，它所获得的性能收益超过了我们从缓存中获得的几倍，并且应用程序实现是一个麻烦。

@Gary

不要使用MySQLi——PDO是“现代的”OO数据库访问层。最重要的功能是在查询中使用占位符。使用服务器端准备和其他优化也足够聪明。

我现在正在看PDO，看起来你是对的-但是我知道MySQL正在为PHP开发MySQLd扩展-我认为是为了成功MySQL或MySQLi -你怎么看?

@Ryan, Eric, tj9991

谢谢你关于PHP缓存扩展的建议——你能解释一下为什么要使用一个而不是另一个吗?我听说过通过IRC的memcached很棒，但从来没有听说过APC -你对它们有什么看法?我认为使用多个缓存系统会适得其反。

我肯定会挑选一些测试人员，非常感谢你的建议。

第一个问题是，你真正期望它有多大?你们计划在基础设施上投资多少?既然你觉得有必要在这里问这个问题，我猜你希望从有限的预算开始。

Performance is irrelevant if the site is not available. And for availability you need horizontal scaling. The minimum you can sensibly get away with is 2 servers, both running apache, php and mysql. Set up one DBMS as a slave to the other. Do all the writes on the master, and all the reads on the local database (whatever that is) - unless for some reason you need to read back the data you've just read (use master). Make sure you've got the machinery in place to automatically promote the slave and fence the master. Use round-robin DNS for the webserver addresses to give more affinity for the slave node.

在这个阶段，在不同的数据库节点上划分你的数据是一个非常糟糕的主意——然而，你可能会考虑在同一台服务器上的不同数据库上划分数据(当你超越facebook时，这将有助于跨节点划分)。

一定要确保你有适当的监控和数据分析工具来衡量你的网站性能和识别瓶颈。大多数性能问题都可以通过编写更好的SQL /修复数据库模式来解决。

将模板缓存保存在数据库上是一个愚蠢的想法——数据库应该是结构化数据的中央公共存储库。将你的模板缓存保存在你的web服务器的本地文件系统中——这样会更快，也不会降低你对数据库的访问速度。

使用操作码缓存。

花大量的时间研究你的网站和它的日志，了解为什么它运行得这么慢。

将尽可能多的缓存推到客户端。

使用mod_gzip可以压缩所有内容。

C.

我的第一个建议是考虑这个问题，并在设计网站时牢记它，但不要走极端。通常很难预测一个新网站的成功，我认为你的时间最好花在早点起床，然后再优化它。

一般来说，Simple是快速的。 模板会降低您的速度。数据库会降低您的速度。复杂的库会降低您的速度。从数据库中检索模板并在一个复杂的库中解析它们——>时间延迟相互相乘。

一旦你有了基本的站点并开始运行，就可以做一些测试，告诉你应该把精力花在哪里。很难看出目标在哪里。通常，为了加快速度，你必须分解代码的复杂性，这会使代码变得更大，更难维护，所以你只在必要的时候才这么做。

根据我的经验，建立数据库连接是相对昂贵的。如果可以的话，不要在访问量最大的页面(如网站首页)上为普通访问者连接数据库。创建多个数据库连接非常疯狂，而且收效甚微。

如果您正在处理大量数据，而缓存无法解决问题，请查看Sphinx。我们使用SphinxSearch取得了很好的结果，不仅可以更好地进行文本搜索，还可以在处理较大的表时作为MySQL的数据检索替代品。如果你使用SphinxSE (MySQL插件)，它所获得的性能收益超过了我们从缓存中获得的几倍，并且应用程序实现是一个麻烦。

我是一个拥有超过1500万用户的网站的首席开发人员。我们很少遇到规模问题，因为我们很早就计划好了，并且经过深思熟虑。以下是我根据自己的经验提出的一些策略。

模式 首先，去规范化您的模式。这意味着您不应该使用多个关系表，而应该选择使用一个大表。通常，连接会浪费宝贵的DB资源，因为多次准备和排序会消耗磁盘I/O。尽量避免使用。

这里的权衡是您将存储/提取冗余数据，但这是可以接受的，因为数据和笼内带宽非常便宜(更大的磁盘)，而多个准备I/O则要昂贵几个数量级(更多的服务器)。

索引 确保您的查询使用了至少一个索引。但是要注意的是，如果频繁地编写或更新索引将会使您付出代价。有一些实验性的技巧可以避免这种情况。

您可以尝试添加其他未索引的列，这些列与已索引的列并行运行。然后，您可以有一个脱机进程，批量地在已索引的列上写入未索引的列。这样，你可以更好地控制mySQL何时需要重新计算索引。

像避免瘟疫一样避免计算查询。如果必须计算查询，请尝试在写入时执行一次。

缓存 我强烈推荐Memcached。它已经被PHP堆栈上最大的玩家(Facebook)证明了，而且非常灵活。有两种方法可以做到这一点，一种是在数据库层缓存，另一种是在业务逻辑层缓存。

DB层选项需要缓存从DB检索的查询结果。您可以使用md5()散列SQL查询，并在进入数据库之前将其用作查找键。这样做的好处是它很容易实现。缺点(取决于实现)是您失去了灵活性，因为您在缓存过期方面对所有缓存都一视同仁。

在我工作的车间中，我们使用业务层缓存，这意味着系统中的每个具体类都控制自己的缓存模式和缓存超时。这对我们来说工作得很好，但是要注意从DB中检索到的项可能与从缓存中检索到的项不一样，所以你必须同时更新缓存和DB。

数据分片 复制只能让你到此为止。很快，写操作就会成为瓶颈。为了弥补这一点，请确保尽早支持数据分片。如果你不这样做，以后你可能会想开枪自杀。

它的实现非常简单。基本上，您希望将密钥权限与数据存储分离。使用全局DB存储主键和集群id之间的映射。您可以查询此映射以获得一个集群，然后查询集群以获得数据。您可以缓存这个查找操作，这将使它成为一个可以忽略不计的操作。

这样做的缺点是可能很难从多个碎片中拼凑出数据。但是，你也可以设计自己的方法。

离线处理 不要让用户等待你的后端，如果他们没有必要的话。构建一个作业队列，并将任何处理移至脱机状态，将其与用户的请求分开。