要提高PHP处理上百万条数据库的查询速度，以下提供几个攻略：
使用索引
当数据库中的表有大量数据时，使用索引能够极大地提高查询速度。索引可以理解为一张表的快速查找入口，它包含了一定的数据结构，在查找时可以快速地定位到需要查询的数据，从而减少扫描的数据量。
在创建表时，可以在其中添加索引，例如使用CREATE INDEX语句来创建索引。但是，要注意不要过多地添加索引，因为索引也会占用数据库的存储空间，所以要在性能和存储空间之间进行平衡。
缓存查询结果
对于一些频繁查询但数据变化不大的查询，可以将查询结果缓存起来，以减少数据库的查询次数。在PHP中，可以使用一些开源的缓存组件，例如Memcache或Redis等。
通过将查询结果缓存在内存中，可以有效地减少数据库查询的次数，从而降低查询的响应时间。
以下是使用Redis缓存查询结果的示例代码：
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$key = 'example_key';
$data = $redis->get($key);
if (!$data) {
// 从数据库中查询数据
$data = /* fetch data from database */;
// 将查询结果存储到Redis中
$redis->set($key, $data);
}
// 返回查询结果
echo $data;
分区处理数据
当表中的数据过多时，可以将数据分成更小的区域，从而减少每次查询时需要扫描的数据量。例如，可以按照时间或者地区将数据进行分区，这样可以更加高效地执行查询操作。
以下是按照时间进行分区的示例代码：
CREATE TABLE `example_table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`data` varchar(255) NOT NULL,
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `create_time` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(create_time)) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2021-01-01')),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2022-01-01')),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-01-01'))
);
上述代码中，使用PARTITION BY RANGE语句将表按照create_time字段进行分区，并将数据划分到不同的分区中。这样，在查询时就可以只查询指定时间范围内的数据，从而提高查询效率。
综上所述，通过使用索引、缓存查询结果、分区处理数据等技术，可以有效地提高PHP处理上百万条数据库的查询速度。
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