spark怎样并发的从mysql查询数据

在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。

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思路很简单：Spark 可以通过 JDBC 读取 MySQL 上的数据，也可以执行 SQL 查询，因此我们可以直接连接到 MySQL 并执行查询。那么为什么速度会快呢？对一些需要运行很长时间的查询（如报表或者BI），由于 Spark 是一个大规模并行系统，因此查询会非常的快。MySQL 只能为每一个查询分配一个 CPU 核来处理，而 Spark 可以使用所有集群节点的所有核。在下面的例子中，我们会在 Spark 中执行 MySQL 查询，这个查询速度比直接在 MySQL 上执行速度要快 5 到 10 倍。

另外，Spark 可以增加“集群”级别的并行机制，在使用 MySQL 复制或者 Percona XtraDB Cluster 的情况下，Spark 可以把查询变成一组更小的查询（有点像使用了分区表时可以在每个分区都执行一个查询），然后在多个 Percona XtraDB Cluster 节点的多个从服务器上并行的执行这些小查询。最后它会使用map/reduce 方式将每个节点返回的结果聚合在一起形成完整的结果。

mysql+多线程并行查询？

其实最简单的方法是用timer控件，timer控件本事就是对一个线程的封装

所以你用两个timer控件就可以模拟两个线程了

或者用两个backgroundworker控件，这个更逼真，不用定时触发

具体用法，我空间里有教程

希望能解决您的问题。

PHP + Mysql多个表并行查询如何实现

在PHP-FPM处理HTTP请求时，有时会遇到一个请求需要进行多次MySQL查询（在报表类应用中比较常见）。通常我们会以串行方式查询：

$link = new mysqli();

$rs1 = $link-query('SELECT * FROM table1');

while ($row = $rs1-fetch_row()) { ... }

$rs2 = $link-query('SELECT * FROM table2');

while ($row = $rs2-fetch_row()) { ... }

$rs3 = $link-query('SELECT * FROM table3');

while ($row = $rs3-fetch_row()) { ... }

串行查询方式有个缺点：在MySQL返回数据之前，PHP一直是处于空等的状态，不会继续往后执行。如果数据量大或者查询复杂，MySQL响应可能会比较慢，那么以串行方式查询会有一些延迟。给用户最直接的感受就是 Loading… 的圈圈一直打转。

那么有什么办法可以减少查询MySQL的时间？用多进程并行查询不行，因为PHP-FPM 中不允许用 pcntl_fork 一类的调用。

幸好还有 mysqlnd，mysqlnd提供了类似 stream_select 的机制（见 这篇文章） ，可以做到在单进程中对MySQL并行查询。这主要运用了mysqli_poll 和 reap_async_query 两个函数。

还是通过例子来介绍MySQL并行查询的实施方法。假设要并行地向MySQL发出10个查询，最基本的代码应该是这样的：

1.  $links = [];

2.  for ($i = 0; $i !== 10; $i++) {

3.      $links[$i] = new mysqli('127.0.0.1', 'user', 'password', 'db1');

4.      $links[$i]-query('SELECT SLEEP(1)', MYSQLI_ASYNC);

5.  }

6.  $allResult = [];

7.  while (!empty($links)) {

8.      $reads = $links;

9.      $errors = $reject = [];

10.     if (!mysqli_poll($reads, $errors, $reject, null)) {

11.         continue;

12.     }

13.     foreach ($reads as $read) {

14.         $idx = array_search($read, $links, true);

15.         $allResult[$idx] = [];

16.         $result = $read-reap_async_query();

17.         while ($row = $result-fetch_row()) {

18.             $allResult[$idx][] = $row;

19.         }

20.         $read-close();

21.         unset($links[$idx]);

22.     }

23. }

解释下这段代码的含义：

2~5行，同时发起10个MySQL连接，并发出查询

注意query() 的第二个参数带上了 MYSQLI_ASYNC 表示非阻塞查询

10行，使用mysqli_poll 轮询10个连接的查询有无返回

mysqli_poll 的第一个参数$reads是个数组，包含需要轮询那些连接。mysqli_poll 执行完后，会改写$reads，改写后$reads包含的是那些已经有数据返回连接。

mysqli_poll的第四个参数，控制的是轮询的等待时间，单位是“秒”。如果像本例当中设置为null，那么mysqli_poll轮询是阻塞的：只有监听的连接中，任意一个连接有数据返回了，mysqli_poll才会返回。如果等待时间设置为0，那么每次执行mysqli_poll会立即返回，外层的while会频繁循环。

第11~19行，遍历已经有数据返回的连接

reap_async_query和普通query一样，返回的是mysqli_result，可以一行行fetch数据

20~21行，对于已经获得了数据的连接，下次mysqli_poll就不需要再轮询这个连接了，所以关闭连接，并从$links数组删除这个连接

当所有的连接都返回了数据，$links数组空了，while循环也就终止了。

使用并行查询的方式，可以大大缩短处理HTTP请求的时间，假设本例中的10个SQL查询，每个需要执行1秒。因为是并行，处理所有的查询，也只需要1秒左右。

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文章来源：http://ybzwz.com/article/docchgd.html