一般我们制作的企业网站，小型系统很少涉及大批量数据处理。偶尔会有一些批量导入几千条，上万条。只须通过一些简单的代到处理及可完成。但这种简单的方式又很难保证运行的效率。如果要想处理百万级，千万级大数据，就要从多个方面优化处理。
代码效率我们在日常写代码中要养成良好习惯不管是代码工整度，还是效率方面都要保持。
那么在代码效率方面有哪些须要注意的呢：
以为例：
变量的使用：现在为了图方便都会直接使用变量，而现在的程序员都是关闭把
@屏蔽错误的用活效率极其的低
效率很高，在使用中进量用foreach代替for,while等。
缓存使用缓存在网站使用中非常的常见。我们日常运用中一般都会使用到。而现在都使用框架制作，在框架里都有内置几种缓存模式，和驱动。普通的缓存在平常就能帮我们大忙。但如果是特殊大数据如来合理的使用缓存呢，可以使用
是一个高效的分布式内存对象缓存系统。可以把各内数据存方在内存中。使用他是个不错的选择。
数据库优化数据库作为和代码密不分的存在。我们对他并不陌生。不管是小型数据库还是大型的数据库。应该都有所了解。数据库是一门很深的学问。入门简单的使用不难，达到大牛级别不是一朝一夕。但我们可以通过一些简单的小技巧在提升一下数据库的效率。
分表：大数据可使用分表操作
索引：对大量活动的表建立好索引
引擎：数据表一般有多个引擎选择。选括合适类型
优化查询语句：合于是使用语句，提高查询效率
资源储存现在流行一个新兴技术，叫云存储。是通过集群应用，网络技术和分布式文件系统功能将网络中大量信息存储通过软件集合协同工作。我们对网站处理时能静态实现的就静态实现不能静态实现了可以使用云存储，可大大解决资源效率问题
服务器负载当然做好的代码优化硬件条件还是很有必要的。必要的时候可以架设负载均衡技术可以大大提高服务吞吐量，并发量。
作者：方维网络技术朱敦钊
