关于MySQL高并发处理机制是如何实现

也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。

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MySQL提供两个级别的并发控制：服务器级(the server level)和存储引擎级(the storage engine level)。

针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？第一种方案、数据库锁 从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。

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。

：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

SAN的概念是允许存储设备和处理器（服务器）之间建立直接的高速网络（与LAN相比）连接，通过这种连接实现数据的集中式存储。

大型网站数据库系统,怎么连接那么多并发数量的?

数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。

凡是大型的系统，必然要分库，也就是根据逻辑进行数据拆分。比如用户的数据，你可以根据用户所在的省份划分，一个省份一个数据库，只有这样才能真正的保证大数量的并发。

设置专门的数据缓存服务器。将大量数据放到缓存数据区，在访问量少得时候存入数据，减少连接直接操作数据库的开销。数据库集群、库表散列。

如何优化mysql数据库

1、从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等。优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。

2、MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。

3、案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

4、showvariableslike%slow_query_log%找到慢查询日志文件/home/mysql/data3085/mysql/ slow_query.log ，即可找到慢查询日志信息，解决这些慢sql，你的cpu一定会降下来。

5、HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

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