通过页面静态化的例子中，我们可以知道将“缓存”搭建在Web机器本机是不好维护的，会带来更多问题(实际上，通过PHP的apc拓展，可通过Key/value操作Web服务器的本机内存)。因此，我们选择搭建的内存缓存服务，也必须是一个独立的服务。
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并发读方面，多用内存缓存。减少数据库查询次数。多加几台数据库从服务器。
和php关系并不大，和web服务软件和数据库连接关系最大，所以是web服务端采用nginx+fpm+apc or xcache，能在2g双核，2g内存下处理10000左右的并发。但最重要的，是数据库这块，中间一定要有缓存，memcache是个不错选择。
} 上面这种无限极分类数据树形结构化的方法值得借鉴。
首先 将json 解码成数组， 用json_decode 函数 注意 一定要加上第二个参数 否则他会返回一个对象。接下来就是地递归了。这是一个最简单的递归只要逐个遍历即可。
递归很好理解啊，一般情况下都是用阶乘来入门的。无级分类算法是典型的递归操作。但在实际开发一般用伪无级分类，无级分类当分类级次多，每个分类节点多的情况下效率不高。
无限级别的，使用递归编程比较容易，基本方法是定义一个显示子菜单的函数：function ShowMenu($pid){ ...显示数据库里面PID为$pid的所有菜单项目以及子项目（通过调用自身实现）...} 主程序调用ShowMenu(0)实现输出整个菜单。
当数据量猛增的时候，大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试，1亿条数据，分100张表。
如果是 关系型强， 但是数据不是很值钱的数据， 例如 A股 从开市以来， 所有股票的 每日，每小时，30分，15分，5分 钟的行情数据。 那么你可以使用 Mysql。 反正丢了就重新导入一次。
用了php半年多，真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望，到现在充满信心！MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。