Как эффективно обработать массив с большим количеством элементов?

Обработка больших массивов данных и оптимизация процессов, таких как обновление 4000 элементов с сайта, могут быть достигнуты различными способами. Ниже представлены некоторые стратегии для эффективной обработки данных и минимизации нагрузки на ресурсы хостинга:

1. **Использование AJAX для асинхронной передачи данных**:
   - Используйте AJAX-запросы для загрузки или обновления данных порциями. Например, можно отправлять запрос на сервер для обновления каждого элемента по отдельности или небольшими группами.
   - Разработайте механизм на стороне сервера, который будет принимать и обрабатывать эти запросы асинхронно.
   - Используйте очереди задач или веб-хуки для управления обработкой в фоне, если ваш сервер поддерживает такие возможности.

2. **Разделение данных на части (batch processing)**:
   - Разбейте данные на более мелкие пакеты (например, по 100 элементов) и работайте с каждым пакетом отдельно. Это поможет избежать превышения лимитов времени выполнения скрипта и использования памяти.
   - После обработки одного пакета, передайте управление клиентской стороне (через AJAX), чтобы инициировать обработку следующего пакета.

3. **Оптимизация запросов к базе данных**:
   - Убедитесь, что вы используете эффективные запросы к базе данных, чтобы избежать ненужной нагрузки и блокировок.
   - Используйте транзакции для уменьшения количества операций ввода-вывода.
   - Выставляйте индексы для ускорения поиска по таблицам.

4. **Минимизация использования памяти**:
   - Избегайте загрузки всего массива в память. Вместо этого обработайте элементы последовательно или используйте потоки (streams) для промежуточной обработки данных.
   - Очищайте переменные, которые больше не используются, для освобождения памяти.
   - Регулярно вызывайте сборщик мусора (если язык программирования это позволяет), чтобы минимизировать использование памяти.

5. **Параллельная обработка**:
   - Разделяйте работу между несколькими процессами или потоками, если в вашем языке программирования есть такая поддержка.

6. **Мониторинг и тюнинг производительности**:
   - Используйте инструменты профилирования для определения узких мест в обработке данных.
   - Вносите оптимизации на основе собранных данных, например, изменяя алгоритмы, структуры данных или конфигурацию сервера.

Использование AJAX для подождать завершения обработки одного элемента и последующей отправки следующего может фактически помочь снизить общее использование памяти, так как сервер будет обрабатывать меньший набор данных за раз. Однако убедитесь, что не сохраняете большое количество данных в сессии между AJAX-запросами, так как это может привести к излишнему

Помещаете свой массив с 4000 элементами в таблицу базы данных. 
 Добавляете еще несколько атрибутов для записи таблицы: 
 1. статус обработки парсинга, значения: 1 - добавлен в очередь на обработку, 2 - в обработке, 3 - обработка завершена. 
 2. Дата и время изменения статуса обработки. 
 Теперь ваш скрипт должен взять запросом из таблицы базы одну запись (один сайт) со статусом 1 (или со статусами 2 или 3, с разницей времени больше периода повторной обработки парсинга) и перевести в статус 2 и начать обработку. По окончании обработки выставить статус 3. При смене статуса обновлять его время изменения. 
 Анализировать статус и переводить его в статус 2 нужно одной транзакцией, а в статус 3 - другой транзакцией. 
 Если время выполнения персинга с момента старта скрипта небольшое (определяете предельное время работы одного потока и с ним сравниваете), то можно взять следующую запись в работу. 
 
 Все, теперь вы написали простетский планировщик задач и можете параллельно запустить несколько скриптов через браузер или через cron на сервере. Каждый поток выполнения скрипта запросом в базу будет брать задачи, поставленные в обработку, либо перезапускать давно не запускавшиеся задачи, либо перезапускать зависшие в обработке.