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MySQL是目前應用最廣泛的關系型數(shù)據(jù)庫，但是隨著應用場景不斷擴大和用戶訪問量的增加，會出現(xiàn)并發(fā)問題，影響應用性能和穩(wěn)定性。因此，解決MySQL并發(fā)問題成為提升應用質(zhì)量的重要手段。以下是一些實用技巧供大家參考。
1. 合理設計數(shù)據(jù)表
在MySQL里，數(shù)據(jù)表是關系型數(shù)據(jù)的最基本單位，設計合理的數(shù)據(jù)表可以避免并發(fā)問題。首先要選擇適合應用的存儲引擎，例如InnoDB引擎支持事務，并發(fā)控制機制比較完善。要盡量避免使用大量的索引，尤其是不必要的索引，因為索引是占據(jù)磁盤空間和內(nèi)存的。要考慮分表分庫的策略，將大表拆分成多個小表，降低單表數(shù)據(jù)量和查詢時鎖的粒度。
2. 設置適當?shù)木彺婧途彌_區(qū)
對于讀寫頻繁的數(shù)據(jù)，可以設置緩存或者緩沖區(qū)來加速訪問和減少IO操作，進而提高并發(fā)處理的能力。例如，對于查詢頻繁的數(shù)據(jù)表，可以設置查詢緩存，將結果緩存到內(nèi)存里，減少重復計算。對于數(shù)據(jù)的修改，可以采用緩沖區(qū)，在內(nèi)存里暫時存儲一段時間，等到滿足一定條件后再寫入磁盤，以減少IO操作的次數(shù)。
3. 使用讀寫分離技術
讀寫分離技術是解決MySQL并發(fā)問題的常用手段，它可以將讀操作和寫操作分開處理，從而避免讀寫沖突和提高訪問效率。具體來說，可以采用主從復制的方式，將主服務器用于寫操作，從服務器用于讀操作；也可以采用分布式數(shù)據(jù)庫的方式，將不同的數(shù)據(jù)表分配到不同的服務器上，各自處理讀寫操作，避免單點故障和性能瓶頸。
4. 控制事務粒度
在MySQL中，事務是對一組操作進行隔離和控制的機制，可以保證數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。但是，過多的事務操作會增加鎖的粒度和鎖的等待時間，導致并發(fā)問題。因此，要盡量控制事務的粒度，只在必要的操作中使用事務，避免鎖的范圍過大。同時，要優(yōu)化事務的開銷，采用預編譯語句和批量操作等技術，在減少事務次數(shù)的同時，提高事務的效率。
5. 監(jiān)控和優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能
對于MySQL的并發(fā)問題，實時監(jiān)控和優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能是非常重要的?？梢圆捎枚喾N工具和方法，例如MySQL自帶的performance_schema和slow_query_log，對數(shù)據(jù)庫的訪問情況和慢查詢進行記錄和分析，找出瓶頸和優(yōu)化點。同時，可以采用一些工具和框架，例如ORM對象關系映射、連接池、緩存框架等，將數(shù)據(jù)庫的操作和應用程序解耦合，提高程序的靈活性和可維護性。
MySQL并發(fā)問題是一個復雜的問題，需要從多個角度入手，包括數(shù)據(jù)庫設計、緩存和緩沖區(qū)、讀寫分離、控制事務粒度、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能等方面。只有采用綜合的措施，才能有效地避免并發(fā)問題，提高應用的質(zhì)量和可靠性。
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mysql同時并發(fā)多個修改同一數(shù)據(jù)請求的問題？
1、用事務。貌似是最常用的方法。
2、用高櫻鎖，有個兩段鎖協(xié)議，建議LZ去看看。差不多就是在讀取部分全部上s鎖，后面部分全部上x鎖戚型叢。這個每個數(shù)租裂據(jù)庫不一樣。
一般很少會有這種情況出現(xiàn)的。
MySql有自己的鎖機制，當執(zhí)行一個修改操作時，MySql會對這個操作上鎖。
此時如果接收到另外的修改請求，那么這個請求就會因已經(jīng)上了鎖而被壓入如中執(zhí)行隊列。
當先前那個操作完成后，鎖才會打開，那么，MySql才會去隊列里取出下一個操作來執(zhí)行。
所以你不必要有這樣的擔心啊。
如果出現(xiàn)渣亂山這種情況，那說明你陪猜的數(shù)據(jù)已經(jīng)出現(xiàn)問題了
你可以在程序里加上同步語句 臨界區(qū)。在程序級別上就封鎖住可能的沖突。
這種鎖一般都是數(shù)據(jù)庫軟件自身控制
要是這種情況多的話可能要改下設計了
mysql 更新依賴查詢 怎么保證并發(fā)
關于mysql處理百萬級以上的數(shù)據(jù)時如何提高其查詢速度的方法
最近一段時間由于工作需要，開始關注針對Mysql數(shù)據(jù)庫的select查詢語句的相關優(yōu)化方法。
由于在參與的實際項目中發(fā)現(xiàn)當mysql表的數(shù)據(jù)量達到百萬級時，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時，其查詢速度簡直無法容忍。曾經(jīng)測試對一個包含400多萬條記錄（有索引）的表執(zhí)行一條條件查詢，其查詢時間竟然高改枯團達40幾秒，相信這么高的查詢延時，任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率，顯得十分重要。以下是網(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優(yōu)化方法：
1、應盡核橘量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
2、對查詢進行優(yōu)化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查詢也將導致全表掃描：(不能前置百分號)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對于連續(xù)的數(shù)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 子句中使用參數(shù)，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索敗廳引名)) where num=@num
8、應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9、應盡量避免在where子句中對字段進行函數(shù)操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,’′)=0–’′生成的id
應改為:
select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’
select id from t where createdate>=’′ and createdate
10、不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數(shù)、算術運算或其他表達式運算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。
11、在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復合索引，那么必須使用到該索引中的之一個字段作為條件時才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使 用，并且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應改成這樣：
create table #t(…)
13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進行查詢優(yōu)化的，當索引列有大量數(shù)據(jù)重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)更好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因為 clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費相當大的資源。若應用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20、盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
22、臨時表并不是不可使用，適當?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件，更好使 用導出表。
23、在新建臨時表時，如果一次性插入數(shù)據(jù)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；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應先create table，然后insert。
24、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。
25、盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應該考慮改寫。
26、使用基于游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。
27、與臨時表一樣，游標并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時 間允許，基于游標的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28、在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。
29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應該考慮相應需求是否合理。
30、盡量避免大事務操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
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