我有一个php，每天计划任务执行一次，逻辑如下：
1.连接数据库，从数据库中Select读取相关数据到数组
2.根据得到的数据数量进行循环，循环中间包含3个mysql操作（select、insert、update各一个）
3.循环完后关闭数据库连接
循环执行的次数根据步骤1的mysql_num_rows而定，基本上几千上万。
那么在循环过程中就会短时间内连续执行几千上万X3次数据库操作，效率非常低下。并且因为循环次数多任务重需要很长时间才能执行完，会导致nginx出现504错误。
且频繁数据库操作和长连接，占用过多资源，导致整个环境效率低下。
请问该怎么优化呢？
麻烦各位大神赐教，先谢谢了
关于这种数据量稍大的长时任务说几点我的看法：
1、web环境下不适合长时任务：nginx+php-fpm这种架构是不适合执行长时任务的，中间的各种超时能折磨死人，Apache+PHP要好一些起码好控制超时，简单一个set_time_limit(0)就能搞定。
2、任务调度通过web来实现：大多数PHP框架对命令行支持并不好，或者说实现的时候并没有考虑对命令行的支持，所以一个基于web任务分发机制会容易实现一些，这样对现有框架的侵入性也会小很多，而且一个稳定的项目，保证入口的统一是极其重要的。如果任务在命令行下运行的话需要考虑很多问题，最突出的问题就是文件权限问题，一般web项目都是用apache之类的用户运行的，所产生的文件所有者也是apache，而且apache普遍是不允许登陆的，虽然可以实现用apache用户运行命令，但是比较复杂。
3、分而治之：处理长时任务的一个解决方案就是分治，将大任务拆分为小任务，将长时任务转换为多个短时的小任务，降低对资源的占用时间，减少因为长时间执行而导致的各种问题，如数据库连接超时，PHP内存泄露等问题。
附上我写的一个例子请多多指教
https://github.com/zkc226/cur...
大量数据的时候交由任务系统去执行。首先发起一个请求，由消息生产者将请求交给消费者处理，并返回，避免等待出现超时。消费者执行多线程处理。建议使用Gearman，使用起来很方便，而且支持PHP接口。其它的类似Workman，Swoole等都能实现。
所有的操作都集中在同一台服务器上的同一个时间点执行, 肯定是耗时又耗资源的.
要么像 @黄弘 说的,分批次处理.
要么就增加服务器, 把这些任务分布到其他的服务器上执行, 所谓分布式处理, 但是又会增加任务的复杂度, 因为还要保证数据的一致性
1.导出数据到文件，读文件去循环。（比如mysqldump）
2.考虑是否可以先拼语句，批量执行。而不是每个循环都执行。
3.考虑是否可以用存储过程
并且因为循环次数多任务重需要很长时间才能执行完，会导致nginx出现504错误。
难道是实时计算？计算量大的任务是否考虑后台跑任务计算好写入缓存，实时请求只读缓存。
这个问题有一点像我之前回答的那个并行执行提高效率的问题
本质就是针对读这个大数据进行分流，按ID进行取模并行执行，比如你的服务器和数据库能承受20个并发执行
那并行的最简单方式就是开20个脚本进程执行
0.php -> select * from test where id%20=0;
1.php -> select * from test where id%20=1;
2.php -> select * from test where id%20=2;
....
这个是拉的方式。
还有一种方式是推到队列，队列再调用woker进程去执行，这样更规范化好管理，比如楼上有一个提到的gearman，我之前在做短信平台的时候也有每日定时任务，就是用的这个。
逻辑大概是你开一个定时任务脚本把所有查询出来的数据通过调用gearman客户端把数据任务发到gearman调度器，然后你开20个woker(可以在同一台服务器也可以在局域网内的不同服务器)，然后调度器就会分配给这20个gearman woker脚本去执行，每个worker脚本代码一样，是一条数据一个任务的执行
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就你说的这个情况，建议不要用请求的方式解决，用 crontab 加计划任务在后台运行 php 脚本，数据库查询时分批处理，比如总共 100000 条，每次 1000 条；如果必须逐条处理且速度不是很快，建议一边 fetch_row 一边处理，避免先放入 array 再循环。记得根据执行情况 set_time_limit 和数据库连接的超时时间。