关于nodejs下redis/mysql需不需要连接池的问题node.js使用redis也是应该配置连接池的 。
nodejs是个单线程的过程，异步处理很方便，redis又支持pipelining，通过异步处理，可以在复用一个连接的情况下完成大部分任务 。
建议使用中间件连接，操作数据库的代码更加简单 。我们的后台接口就是用的中间件连接 。nodejs的设计特点 ， 使得他本身就很快，即使是读写数据库这样耗时的操作 。用连接池的目的其实就是想就加快数据库的IO速度 。
MySQL数据库系统允许的最大可连接数max_connections 。这个参数是可以设置的 。如果不设置，默认是100 。最大是16384 。数据库当前的连接线程数threads_connected 。这是动态变化的 。
为了提高数据库的IO速度，会使用连接池做处理 ， 但是在高并发的情况下，一条连接完成任务后不释放掉，会导致链接池满负载 ，后面的请求将无法处理 ， 程序就会出现阻塞 。
大数据量实时统计排序分页查询(并发数较小时)的几点建议1、临时段的活动 当用户执行一个需要排序的查询时，Oracle设法对内存中排序区内的所有行进行排序，排序区的大小由数据库的init.ora文件的数确定 。如果排序区域不够大，数据库就会在排序操作期间开辟临时段 。
2、把星都换成需要的字段名试一下 。索引顺序排列正确（这个你查一下，索引不是建 了就可以 。查询时有顺序的 ， 四年前的项目，改变顺序后，时间由35s 提升到6-8s，具体的记不清了，只记得有这么回事 。
3、例如：对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况 ， 并发大数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成 。具体情况是：在日期临界时（00：00：00） ， 判断数据库中是否有当前日期的记录，没有则插入一条当前日期的记录 。
4、它对compact做了优化，避免大数据量的compact在 服务时间内发生 。新增了定制的filter来实现分页查询，rowkey上对应用进行了巧妙的设计以避免了冗余数据的传输以及90%以上的读转化成了顺序 读 。
5、它主要包括并发性能测试、疲劳强度测试、大数据量测试和速度测试等，其中并发性能测试是重点 。
6、大数据分析大分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类 ， 针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构 。
mysql在并发测试中遇到性能瓶颈,在线求帮助1、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 。
2、MySQL 5引入了缓冲实例作为减小内部锁争用来提高MySQL吞吐量的手段 。
3、rows在1000~1w之间，在密集访问时可能导致性能问题 首先是如何检查SQL的效率.善用explain：设计SQL后 ， 应使用explain命令检查SQL，看是否使用到索引，是否存在filesort，重点检查检索的行数（rows）是否太大 。
4、正是由于性能的瓶颈问题，MYSQL官方文档也就提到了使用批量化插入的方式 ， 也就是在一句INSERT语句里面插入多个值 。
5、所以如何用好MYSQL变得至关重要，一方面需要通过MYSQL优化找出系统读写瓶颈，提高数据库性能；另一方面需要合理涉及数据结构、调整参数 ， 以提高用户操作响应；同时还有尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务 。
【mysql 多线程并行查询 mysql查询多线程会快吗】6、可以根据条件去添加索引，所有mysql索引列类型都可以被索引 ， 对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引 。总索引长度为256字节 。
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