本文目录一览：
- 1、mysql数据库每次查询是一条线程吗
- 2、redis和mysql在处理高并发问题时有什么差异
- 3、mysql如何处理高并发
- 4、高并发mysql主键会不会冲突
- 5、如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?
- 6、mysql高并发导致索引失效
2、通常情况下在PHP中MySQL查询是串行的，如果能实现MySQL查询的异步化，就能实现多条SQL语句同时执行，这样就能大大地缩短MySQL查询的耗时，提高数据库查询的效率 。
3、数据库实例才是真正用来操作数据库文件的 。mysql数据库是单进程多线程的程序，与sql server比较类似 。也就是说，Mysql数据库实例在系统上的表现就是一个进程 。
4、以mysql来说 ， 可能出现脏读、不可重复读以及幻读 ， mysql默认设置是可重复读 ， 即一次事务中不会读取到不同的数据 。
redis和mysql在处理高并发问题时有什么差异一般来说 ， MySQL的并发能力通常在每秒600次以上 ， 而Redis的并发能力可以达到每秒1000次 。并发能力是指程序或问题的不同部分或单元可以乱序或部分执行的能力 。
提高数据库的并发处理能力；避免写请求锁表阻塞读请求；避免单点，提高数据库的可用性；而使用Redis作为DB前面的缓存，是为了减少对MySQL的压力，提高系统的处理效率 。二者解决的问题域不同，不存在谁替代谁 。
细细探究，二者的不同点有：存储数据的方法不同：mysql作为关系型数据库，是用二维表来存储数据，redis作为非关系型数据库 ， 使用key_value键值对来存储数据 。
类型不同 MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库 。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢 。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快 。
mysql读写分离只是减少了服务器的并发读写时候的压力 。从而提高高并发或者大量数据读写时候的效率 。redis做缓存，类似于hibernate的三级缓存，hibernate三级缓存是用ehcache实现的 。
但是，Redis本来就是一个KV类型的缓存引擎，要处理的是大量读少量写的场景，对一致性也没有要求 。MySQL就完全不一样了 ， 作为一个典型的关系型数据库，它需要完整地实现ACID，所以Redis的方式是解决不了它的问题的 。
mysql如何处理高并发这个不光是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 。
之前遇到过因为一个字段存储的数据比较大，并发高的情况下把网络带宽跑满的情况，造成网站打不开或是打开速度极慢的情况 。
正常情况下 ， 业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理 。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求 。
在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选 。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 。
面试问到高并发怎么解决如下：1：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 。
高并发mysql主键会不会冲突多线程批量插入mysql有主键冲突 。根据查询相关公开信息显示，多线程批量插入MySQL时 ， 由于多个线程同时往同一张表中插入数据，会出现主键冲突的情况 。
int的范围可能不够大 。当要做数据迁移的时候，会很麻烦，主键容易冲突 。id自增，自身的业务增长情况很容易被别人掌握 。自增在高并发的情况下性能不好 。
这里的前提是，如果表是有主键的，分区的键和主键不是同一个，那么分区的键也必须是主键 。
如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?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 。
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 。
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 。
mysql高并发导致索引失效因此冗余低效的索引将占用大量的磁盘空间 降低DML性能，对于数据的任意增删改都需要调整对应的索引，甚至出现索引分裂 索引会产生相应的碎片，产生维护开销explain用法：explain +查询语句 。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段 ， 加缓存，分区表 ， 读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等 。
字符串类型字段使用时 ， 不加引号，索引将失效 。如果字符串不加单引号，对于查询结果 ， 没什么影响，但是数 据库存在隐式类型转换 ， 索引将失效 。如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效 。
问题在于索引查询后的根据主键的二次查找导致效率低；注意：Innodb 聚集索引是按照主键（primarykey）进行聚集，被索引的列其实是主键列 ， 如果没定义主键，Innodb会试着使用唯一非空索引Unique Index来代替 。
描 。如果是这样的条件where code like A % ， 就可以查找CODE中A开头的CODE的位置，当碰到B开头的 数据时，就可以停止查找了 ， 因为后面的数据一定不满足要求 。这样就可以利用索引了 。
【mysql高并发解决方案 mysql高并发机制】类型不一致会导致索引失效 。在设计表字段时，必须保持一致性，比如user表的id是int自增 。如果使用数字类型进行查询，中间存在隐式类型转换，就会导致索引失效 。
