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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、一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」

如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?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。
效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
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。
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。
mysql数据库怎么解决高并发问题这个不光是PHP与MYSQL的事情了，还得有服务器、集群、网络等等各个方面的架构问题。
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。
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。
网站页面静态化。静态化的页面为.html（.htm等）不需要web服务器重新加载项解析，只需要生成一次，以后每次都直接下载到客户端，效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。
学习目标：了解什么是mysql连接池，以及mysql使用场景。能在实际工作使用连接池（数据库连接池，redis连接池等等）解决高并发带来的问题。
但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。
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、任何系统都有它的性能极限，在高并发读写，负载逼近极限下，PG的性能指标仍可以位置双曲线甚至对数曲线，到顶峰之后不在下降，而MySQL明显出现一个波峰后下滑（5版本之后，在企业级版本中有个插件可以改善很多，不过需要付费）。
3、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。
【mysql高并发库存扣减 mysql高并发】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。