基于PHP改进排序算法分页技术的研究

摘要

随着万维网(Web)应用数据量的指数级增长，基于超文本预处理器(PHP)语言的传统分页算法在大数据场景下暴露出3个典型问题：深度分页时的全表扫描效率低、内存资源消耗大和高并发访问性能急剧下降。本研究提出了一种基于改进归并排序的分片式分页优化方案，通过引入内存映射文件技术降低输入/输出(I/O)开销，结合动态缓存置换算法实现热点数据智能预加载，实现时间复杂度优化的改进分页技术，同时引入分布式排序一致性保障多节点数据排序结果一致。实验结果表明：改进算法使第10 000页查询响应时间降低99.2%,PHP 8.1运行时单页数据处理内存占用减少37.5%,500并发请求响应时间稳定在35.7 ms以内，有效解决了传统分页技术在大数据场景下的性能瓶颈问题。

关键词

排序算法 / 归并排序 / 内存映射文件 / 分片式分页