Question

使用大约100,000个键/值对的列表（两个字符串，每个大约5-20个字符），我正在寻找一种有效地找到给定键值的方法。

这需要在php网站上完成。我熟悉java中的哈希表（这可能是我在java中工作时会做的事情），但我是php新手。

我正在寻找有关如何存储此列表的提示（在文本文件或数据库中？）并搜索此列表。

列表必须偶尔更新，但我最感兴趣的是查找时间。

Answer 1

你可以将它作为一个直接的PHP数组来实现，但如果可用的话，Sqlite将成为你速度和便利的最佳选择。

PHP数组

只需将所有内容存储在这样的php文件中：

<?php
return array(
    'key1'=>'value1',
    'key2'=>'value2',
    // snip
    'key100000'=>'value100000',
);

然后你可以像这样访问它：

<?php
$s = microtime(true); // gets the start time for benchmarking

$data = require('data.php');
echo $data['key2'];

var_dump(microtime(true)-$s); // dumps the execution time

这不是世界上最有效的东西，但它会发挥作用。我的机器需要0.1秒。

SQLite的

PHP应该启用sqlite，这对于这类事情非常有用。

此脚本将从头到尾为您创建一个数据库，其特征与您在问题中描述的数据集类似：

<?php
// this will *create* data.sqlite if it does not exist. Make sure "/data" 
// is writable and *not* publicly accessible.
// the ATTR_ERRMODE bit at the end is useful as it forces PDO to throw an
// exception when you make a mistake, rather than internally storing an
// error code and waiting for you to retrieve it.
$pdo = new PDO('sqlite:'.dirname(__FILE__).'/data/data.sqlite', null, null, array(PDO::ATTR_ERRMODE=>PDO::ERRMODE_EXCEPTION));

// create the table if you need to
$pdo->exec("CREATE TABLE stuff(id TEXT PRIMARY KEY, value TEXT)");

// insert the data
$stmt = $pdo->prepare('INSERT INTO stuff(id, value) VALUES(:id, :value)');
$id = null;
$value = null;

// this binds the variables by reference so you can re-use the prepared statement
$stmt->bindParam(':id', $id);
$stmt->bindParam(':value', $value);

// insert some data (in this case it's just dummy data)
for ($i=0; $i<100000; $i++) {
    $id = $i;
    $value = 'value'.$i;
    $stmt->execute();
}

然后使用值：

<?php
$s = microtime(true);

$pdo = new PDO('sqlite:'.dirname(__FILE__).'/data/data.sqlite', null, null, array(PDO::ATTR_ERRMODE=>PDO::ERRMODE_EXCEPTION));

$stmt = $pdo->prepare("SELECT * FROM stuff WHERE id=:id");
$stmt->bindValue(':id', 5);
$stmt->execute();

$value = $stmt->fetchColumn(1);

var_dump($value);

// the number of seconds it took to do the lookup
var_dump(microtime(true)-$s);

这个更快。在我的机器上0.0009秒。

的MySQL

您也可以使用MySQL而不是Sqlite，但如果它只是一个具有您描述的特征的表，那么它可能会有点过分。如果您有可用的MySQL服务器，上面的Sqlite示例将使用MySQL正常工作。只需将实例化PDO的行更改为：

$pdo = new PDO('mysql:host=your.host;dbname=your_db', 'user', 'password', array(PDO::ATTR_ERRMODE=>PDO::ERRMODE_EXCEPTION));

sqlite示例中的查询应该可以正常使用MySQL，但请注意我没有测试过。

让我们有点疯狂：文件系统疯狂

不是说Sqlite解决方案很慢（0.0009秒！），但这在我的机器上快了大约四倍。此外，Sqlite可能不可用，设置MySQL可能是不可能的，等等。

在这种情况下，您还可以使用文件系统：

<?php
$s = microtime(true); // more hack benchmarking

class FileCache
{
    protected $basePath;

    public function __construct($basePath)
    {
        $this->basePath = $basePath;
    }

    public function add($key, $value)
    {
        $path = $this->getPath($key);
        file_put_contents($path, $value);
    }

    public function get($key)
    {
        $path = $this->getPath($key);
        return file_get_contents($path);
    }

    public function getPath($key)
    {
        $split = 3;

        $key = md5($key);
        if (!is_writable($this->basePath)) {
            throw new Exception("Base path '{$this->basePath}' was not writable");
        }
        $path = array();
        for ($i=0; $i<$split; $i++) {
            $path[] = $key[$i];
        }
        $dir = $this->basePath.'/'.implode('/', $path);
        if (!file_exists($dir)) {
            mkdir($dir, 0777, true);
        }
        return $dir.'/'.substr($key, $split);
    }
}

$fc = new FileCache('/tmp/foo');

/*
// use this crap for generating a test example. it's slow to create though.
for ($i=0;$i<100000;$i++) {
    $fc->add('key'.$i, 'value'.$i);
}
//*/

echo $fc->get('key1', 'value1');

var_dump(microtime(true)-$s);

这个在我的机器上查找需要0.0002秒。无论高速缓存大小如何，这也具有合理恒定的优点。

Answer 2

这取决于您访问阵列的频率，请考虑这种方式，有多少用户可以同时访问它。将数据存储在数据库中有很多优点，这里有MySQL和SQLite两种选择。

SQLite更像是支持SQL的文本文件，在查询期间可以节省几毫秒，因为它位于应用程序的范围内，主要的缺点是它一次只能添加一条记录（与文本文件相同）。我建议SQLite用于静态内容的数组，如GEO IP数据，翻译等。

MySQL是更强大的解决方案，但需要身份验证并位于不同的计算机上。

Answer 3

PHP数组将完成您所需的一切。但是，不应该将那么多数据存储在数据库中吗？

http://php.net/array

基于php中的键查找值的有效方法

3 个答案:

PHP数组

SQLite的

的MySQL

让我们有点疯狂：文件系统疯狂