本文目录一览：
- 1、如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?
- 2、mysql数据库怎么解决高并发问题
- 3、mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
- 4、一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」
2、令牌桶算法 令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌 ， 如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求 ， 否则等待或者拒绝服务 。这种算法可以应对突发程度的请求，因此比漏桶算法好 。
3、mysql处理大数据很困难吧，不建议使用mysql来处理大数据 。mysql有个针对大数据的产品，叫infobright，可以看看，不过好像是收费的 。或者研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据 。
4、大型网站，比如门户网站 ， 在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器 。
5、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 。
6、选取最适用的字段属性 。MySQL可以很好的支持大数据量的存取 ， 但是一般说来 ， 数据库中的表越?。?在它上面执行的查询也就会越快 。因此 ， 在创建表的时候，为了获得更好的性能 ， 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小 。
mysql数据库怎么解决高并发问题漏桶算法 漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水 。当请求过多时，水直接溢出 。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度 。
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 。
解决方案 将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc ， 相比ptmalloc ， tcmalloc可以更好的支持高并发调用 。
那么使用myisam是最佳考虑， 因为myisam不支持事务，有比较好的性能 。
mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法1、查看建立索引前面的返回的结果 。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了 。
2、使用order by id可以在查询时使用主键索引 。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题 。
3、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 。
4、先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍 。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上） ， 这样至少可以提升 10 倍的查询性能 。
5、这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度 。
6、首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度 。
一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」1、网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构 。
2、MySQL22限制的表大小为4GB 。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎 ， 最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节） 。
3、Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息 。
4、主要开发语言是C#，数据库使用的是MySQL 。最常见的操作便是 select 读取数据 ， 然后在C#中对数据进行处理，完毕后再插入数据库中 。简而言之就 select - process - insert三个步骤 。
【mysql提高并发性能 mysql提高并发】5、mysql的最大数据存储量没有最大限制 。最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存 。
