資料庫並發量

⑴ 如何處理大量數據並發操作

處理大量數據並發操作可以採用如下幾種方法:

1.使用緩存：使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存，以區別空數據和未緩存的兩種狀態。

2.資料庫優化：表結構優化;sql語句優化，語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。

3.分離活躍數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高並發情況可以將多個查詢請求合並到一個。高並發且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個，配置主從資料庫。寫用主資料庫，讀用從資料庫。

6.分布式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中，然後再放到不同的伺服器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關系型資料庫那麼多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個表中的數據分層多塊，保存到多個節點（分布式）。每一塊數據都有多個節點保存（集群）。集群可以並行處理相同的數據，還可以保證數據的完整性。

拓展資料:

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

⑵ mysql資料庫最大能支持多少並發量

MySQL伺服器的最大並發連接數是16384。

受伺服器配置，及網路環境等制約，實際伺服器支持的並發連接數會小一些。主要決定因素有：

1、伺服器CPU及內存的配置。

2、網路的帶寬。互聯網連接中上行帶寬的影響尤為明顯。

(2)資料庫並發量擴展閱讀：

優化資料庫結構：

組織資料庫的schema、表和欄位以降低I/O的開銷，將相關項保存在一起，並提前規劃，以便隨著數據量的增長，性能可以保持較高的水平。

設計數據表應盡量使其佔用的空間最小化，表的主鍵應盡可能短。·對於InnoDB表，主鍵所在的列在每個輔助索引條目中都是可復制的，因此如果有很多輔助索引，那麼一個短的主鍵可以節省大量空間。

僅創建需要改進查詢性能的索引。索引有助於檢索，但是會增加插入和更新操作的執行時間。

InnoDB的ChangeBuffering特性：

InnoDB提供了changebuffering的配置，可減少維護輔助索引所需的磁碟I/O。大規模的資料庫可能會遇到大量的表操作和大量的I/O，以保證輔助索引保持最新。當相關頁面不在緩沖池裡面時，InnoDB的changebuffer將會更改緩存到輔助索引條目。

從而避免因不能立即從磁碟讀取頁面而導致耗時的I/O操作。當頁面被載入到緩沖池時，緩沖的更改將被合並，更新的頁面之後會刷新到磁碟。這樣做可提高性能，適用於MySQL5.5及更高版本。

⑶ 如何處理資料庫並發問題

想要知道如何處理數據並發，自然需要先了解數據並發。

什麼是數據並發操作呢？
就是同一時間內，不同的線程同時對一條數據進行讀寫操作。

在互聯網時代，一個系統常常有很多人在使用，因此就可能出現高並發的現象，也就是不同的用戶同時對一條數據進行操作，如果沒有有效的處理，自然就會出現數據的異常。而最常見的一種數據並發的場景就是電商中的秒殺，成千上萬個用戶對在極端的時間內，搶購一個商品。針對這種場景，商品的庫存就是一個需要控制的數據，而多個用戶對在同一時間對庫存進行重寫，一個不小心就可能出現超賣的情況。

針對這種情況，我們如何有效的處理數據並發呢？

第一種方案、資料庫鎖
從鎖的基本屬性來說，可以分為兩種：一種是共享鎖（S），一種是排它鎖（X）。在MySQL的資料庫中，是有四種隔離級別的，會在讀寫的時候，自動的使用這兩種鎖，防止數據出現混亂。

這四種隔離級別分別是：

讀未提交（Read Uncommitted）
讀提交（Read Committed）
可重復讀（Repeated Read）
串列化（Serializable）
當然，不同的隔離級別，效率也是不同的，對於數據的一致性保證也就有不同的結果。而這些可能出現的又有哪些呢？

臟讀（dirty read）

當事務與事務之間沒有任何隔離的時候，就可能會出現臟讀。例如：商家想看看所有的訂單有哪些，這時，用戶A提交了一個訂單，但事務還沒提交，商家卻看到了這個訂單。而這時就會出現一種問題，當商家去操作這個訂單時，可能用戶A的訂單由於部分問題，導致數據回滾，事務沒有提交，這時商家的操作就會失去目標。

不可重復讀（unrepeatable read）

一個事務中，兩次讀操作出來的同一條數據值不同，就是不可重復讀。

例如：我們有一個事務A，需要去查詢一下商品庫存，然後做扣減，這時，事務B操作了這個商品，扣減了一部分庫存，當事務A再次去查詢商品庫存的時候，發現這一次的結果和上次不同了，這就是不可重復讀。

幻讀（phantom problem）

一個事務中，兩次讀操作出來的結果集不同，就是幻讀。

例如：一個事務A，去查詢現在已經支付的訂單有哪些，得到了一個結果集。這時，事務B新提交了一個訂單，當事務A再次去查詢時，就會出現，兩次得到的結果集不同的情況，也就是幻讀了。

那針對這些結果，不同的隔離級別可以干什麼呢？

「讀未提（Read Uncommitted）」能預防啥？啥都預防不了。

「讀提交（Read Committed）」能預防啥？使用「快照讀（Snapshot Read）」方式，避免「臟讀」，但是可能出現「不可重復讀」和「幻讀」。

「可重復讀（Repeated Red）」能預防啥？使用「快照讀（Snapshot Read）」方式，鎖住被讀取記錄，避免出現「臟讀」、「不可重復讀」，但是可能出現「幻讀」。

「串列化（Serializable）」能預防啥？有效避免「臟讀」、「不可重復讀」、「幻讀」，不過運行效率奇差。

好了，鎖說完了，但是，我們的資料庫鎖，並不能有效的解決並發的問題，只是盡可能保證數據的一致性，當並發量特別大時，資料庫還是容易扛不住。那解決數據並發的另一個手段就是，盡可能的提高處理的速度。

因為數據的IO要提升難度比較大，那麼通過其他的方式，對數據進行處理，減少資料庫的IO，就是提高並發能力的有效手段了。

最有效的一種方式就是：緩存
想要減少並發出現的概率，那麼讀寫的效率越高，讀寫的執行時間越短，自然數據並發的可能性就變小了，並發性能也有提高了。

還是用剛才的秒殺舉例，我們為的就是保證庫存的數據不出錯，賣出一個商品，減一個庫存，那麼，我們就可以將庫存放在內存中進行處理。這樣，就能夠保證庫存有序的及時扣減，並且不出現問題。這樣，我們的資料庫的寫操作也變少了，執行效率也就大大提高了。

當然，常用的分布式緩存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬碟，而Memcache不行，應該怎麼選擇，就看具體的使用場景了。

當然，緩存畢竟使用的范圍有限，很多的數據我們還是必須持久化到硬碟中，那我們就需要提高資料庫的IO能力，這樣避免一個線程執行時間太長，造成線程的阻塞。

那麼，讀寫分離就是另一種有效的方式了
當我們的寫成為了瓶頸的時候，讀寫分離就是一種可以選擇的方式了。

我們的讀庫就只需要執行讀，寫庫就只需要執行寫，把讀的壓力從主庫中分離出去，讓主庫的資源只是用來保證寫的效率，從而提高寫操作的性能。

⑷ 1000並發量高嗎

不高。些基礎的系統，都是直連資料庫的，直接對資料庫操作CRUD，對於MySQL而言，能夠一秒承受2000的並發量差不多了，達到5000，估計就癱了。那麼在從前信息量還沒有大爆炸之前，1000的並發並未常見，但是現在就不一樣的，現在人人都接觸了互聯網，很多的app，網站，實時在線人數就達到了幾萬，甚至上百萬，在大型的網路活動的時候，幾千萬的人在線並不是不可能的。

⑸ 資料庫並發訪問是什麼意思是同時用資料庫的人數么

資料庫並發訪問是指：可能會發生兩個用戶同時對一張表的同一條數據進行修改等操作，這是可能發生的情況。 和資料庫連接人數是兩個概念。前者是對數據操作的一種可能，後者是和版權相關。

⑹ 大型網站資料庫系統，怎麼連接那麼多並發數量的

按我個人經驗有以下幾種方法：1.在連接資料庫的時候可以優化，使用連接池。主要就是不要頻繁地創建，銷毀連接。這是很費時的一個操作。因此，使用連接池來代替普通的建立連接操作，能提高並發度。2. 使用緩存技術。並不是每次都需要去資料庫裡面查詢的，我們其實可以把前一次的查詢結果放在內存里，如果下一次用戶來查詢相同的內容，直接內存返回即可，不需要再次查詢。這樣可以大大降低查詢頻率。3.使用分布式技術，將資料庫分布在多台伺服器上，同時也將用戶分區（如根據用戶ID的哈希值分區），不同的伺服器負責不同用戶群，這樣就能大大減少單台伺服器的負載，使得整體的吞吐量提高。這幾樣技術可以同時使用，你的並發數量將獲得非常大的提高。

⑺ mysql資料庫超過並發量會pengding

mysql資料庫超過並發量會pengding mysql資料庫超過並發量會
主要是針對數據量很大，和並發訪問量高的時候

經驗一:

在開發過程中，我們經常會寫

SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx DESC LIMIT 0,10

這樣的語句用來分頁

在有完美索引的情況 對xxx建立索引

前面幾頁會很快，但如果數據量達到100萬級以後，我們查詢最後一頁

SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx DESC LIMIT 999990,10

這句執行就會很慢，同時有多人訪問伺服器就會掉 (這里不考慮緩存，因為內容更新太快，有時候緩存了達不到數據的更新的要求)

但如果我們把

SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx DESC LIMIT 999990,10

換成

SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx ASC LIMIT 0,10

這兩個的MYSQL執行時間可是大大的不一樣 當然要注意把這樣取出來的結果用php重新排序一下

取得的一樣是最後一頁的數據，當然最中間的兩頁有部分數據一樣

這時候最慢的只是最中間的部分，相對而言，訪問最中間的人還是很少的

經驗二:

例如論壇帖子列表的顯示:

一般是SELECT * FROM table ORDER BY is_top DESC ,post_time DESC LIMIT 0,10這樣的分頁

兩個order by 的執行是非常慢的，哪怕你有再好的索引，

我們的處理辦法是 把is_top的數據CACHE住，畢竟is_top的數據量有限，更新這個緩存也容易

然後SQL一樣是SELECT * FROM table ORDER BY post_time DESC LIMIT {$num},{$num2}

注意這個$num2 是減掉is_top的數量後的一個值,$num是is_top的數量

當然還要考慮is_top的數據量是不是有好幾頁,當前頁的值是不是都在cache裡面

經驗三:

SELECT * FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 100 這個ORDER BY RAND() 是非常慢的 能不用盡量不要用

處理辦法是

1.用PHP生成數組後，然後用SELECT * FROM table WHERE id IN() WHERE IN 也比這個order by rand()快的多

2.如果數量信息不太重多，就用SELECT * FROM table WHERE 1 LIMIT 500 多取點數據，然後用php 處理數組