在处理大规模IP地址查询时，数据库虽然能够存储和检索数据，但在进行高频率的查询时，它的效率可能不足以满足要求。特别是当需要每秒钟处理近万次检索时，传统数据库的查询效率往往不能达到预期，即便是做了并发优化，也只能达到每秒200次左右的查询效率。
在这种情况下，考虑到数据库在无法使用索引的情况下的性能瓶颈，放弃了数据库检索的方式，转而使用二分法算法来处理IP地址查询。二分法算法是一种高效的查找算法，它通过将数据集有序排列，然后在每次查询时将搜索范围减半，快速定位到目标数据。
二分法在IP地址查询中的应用，首先需要处理IP地址的存储。由于IP地址是一段连续的数值，从0到***，如果拆分成单独存储，将占用巨大的磁盘空间，且难以利用索引或哈希优化。因此，采用PHP将IP地址转换为二进制格式存储，每条记录使用18个字节进行存储，使得整个IP库文件大小仅为5M左右。
具体来说，IP地址按照二进制格式存储时，IP起始地址和结束地址各使用4个字节的长整型，国家ID、省份ID等使用2个字节的短整型。这种存储方式，使得可以轻松地对文件进行二分查找。
为了使用二分法进行查找，首先将IP地址转换为二进制数据格式，并按照顺序存储。查找时，文件指针在文件的开始和结束之间移动，不断将查找范围减半，直到找到目标IP地址对应的记录。
这个过程的效率显著高于数据库查询，因为它是直接在文件上操作，不需要像数据库那样进行复杂的查询解析和索引查找。虽然从技术上来说，二分法算法并不难，但是它要求数据必须有序，且在实现算法时需要注意边界条件和查找效率。
最终实现的getip函数，可以高效地执行二分查找。函数接收一个IP地址和文件指针作为参数，通过二分法查找IP地址在文件中的位置，并返回对应的IP信息。具体步骤包括设置查找的起始位置和结束位置，读取中间位置的数据与目标IP进行比较，根据比较结果调整查找范围，直到找到对应的IP信息。
总结来说，通过二分法在IP地址查询中的应用，可以有效解决传统数据库在大规模和高频次查询中所面临的性能问题。通过优化数据的存储格式和检索算法，实现了更快的查询响应，满足了数据分析中对于高速度的要求。这种技术的应用不仅提高了查询效率，而且极大地节约了系统资源，是处理大规模数据检索问题的一个有效方案。
