解决MySQL并发问题的实用技巧 (mysql数据库处理并发问题)

MySQL是目前应用最广泛的关系型数据库，但是随着应用场景不断扩大和用户访问量的增加，会出现并发问题，影响应用性能和稳定性。因此，解决MySQL并发问题成为提升应用质量的重要手段。以下是一些实用技巧供大家参考。

1. 合理设计数据表

在MySQL里，数据表是关系型数据的最基本单位，设计合理的数据表可以避免并发问题。首先要选择适合应用的存储引擎，例如InnoDB引擎支持事务，并发控制机制比较完善。要尽量避免使用大量的索引，尤其是不必要的索引，因为索引是占据磁盘空间和内存的。要考虑分表分库的策略，将大表拆分成多个小表，降低单表数据量和查询时锁的粒度。

2. 设置适当的缓存和缓冲区

对于读写频繁的数据，可以设置缓存或者缓冲区来加速访问和减少IO操作，进而提高并发处理的能力。例如，对于查询频繁的数据表，可以设置查询缓存，将结果缓存到内存里，减少重复计算。对于数据的修改，可以采用缓冲区，在内存里暂时存储一段时间，等到满足一定条件后再写入磁盘，以减少IO操作的次数。

3. 使用读写分离技术

读写分离技术是解决MySQL并发问题的常用手段，它可以将读操作和写操作分开处理，从而避免读写冲突和提高访问效率。具体来说，可以采用主从复制的方式，将主服务器用于写操作，从服务器用于读操作；也可以采用分布式数据库的方式，将不同的数据表分配到不同的服务器上，各自处理读写操作，避免单点故障和性能瓶颈。

4. 控制事务粒度

在MySQL中，事务是对一组操作进行隔离和控制的机制，可以保证数据的一致性和可靠性。但是，过多的事务操作会增加锁的粒度和锁的等待时间，导致并发问题。因此，要尽量控制事务的粒度，只在必要的操作中使用事务，避免锁的范围过大。同时，要优化事务的开销，采用预编译语句和批量操作等技术，在减少事务次数的同时，提高事务的效率。

5. 监控和优化数据库性能

对于MySQL的并发问题，实时监控和优化数据库性能是非常重要的。可以采用多种工具和方法，例如MySQL自带的performance_schema和slow_query_log，对数据库的访问情况和慢查询进行记录和分析，找出瓶颈和优化点。同时，可以采用一些工具和框架，例如ORM对象关系映射、连接池、缓存框架等，将数据库的操作和应用程序解耦合，提高程序的灵活性和可维护性。

MySQL并发问题是一个复杂的问题，需要从多个角度入手，包括数据库设计、缓存和缓冲区、读写分离、控制事务粒度、优化数据库性能等方面。只有采用综合的措施，才能有效地避免并发问题，提高应用的质量和可靠性。

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mysql同时并发多个修改同一数据请求的问题？

1、用事务。。。貌似是最常用的方法。。。。。

2、用高樱锁，有个两段锁协议，建议LZ去看看。。。差不多就是在读取部分全部上s锁，后面部分全部上x锁戚型丛。这个每个数租裂据库不一样。。。

一般很少会有这种情况出现的。

MySql有自己的锁机制，当执行一个修改操作时，MySql会对这个操作上锁。

此时如果接收到另外的修改请求，那么这个请求就会因已经上了锁而被压入如中执行队列。

当先前那个操作完成后，锁才会打开，那么，MySql才会去队列里取出下一个操作来执行。

所以你不必要有这样的担心啊。

如果出现渣乱山这种情况，那说明你陪猜的数据已经出现问题了

你可以在程序里加上同步语句 临界区。在程序级别上就封锁住可能的冲突。

这种锁一般都是数据库软件自身控制

要是这种情况多的话可能要改下设计了

mysql 更新依赖查询 怎么保证并发

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高改枯团达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：

1、应尽核橘量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)

select id from t where name like ‘%c%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索败厅引名)) where num=@num

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,’′)=0–’′生成的id

应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate>=’′ and createdate

10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的之一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(…)

13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数更好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，更好使 用导出表。

23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

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