redis和mysql在处理高并发问题时有什么差异很多差异 。
Redis数据再内存mysql怎么解决高并发， Mysql 在硬盘/SSD, 速度差很远
Redis是NoSQL, MySQL 是属于关系型数据库mysql怎么解决高并发 ， 保存mysql怎么解决高并发的数据需要处理很多关系逻辑，处理比较慢
mysql大并发 ， 报 java.sql.SQLException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction 错误处理过类似的问题，原因可能是你的连接太频繁，客户端太多 ， 这里没看到你的具体表结构和业务逻辑 ， 仅能提供一些经验：
【mysql怎么解决高并发 mysql并发问题】检查访问的业务表的索引是否存在多个唯一索引（包括主键），如果是尽量保持主键，删除其他的唯一索引；
避免客户端访问时的多表联合和复杂的子查询，如果无法解决，从数据库中对表的结构进行调优 ， 尽量让客户端的访问一步抵达，减少中间运算过程；
select不会锁表，只有update或insert才会导致锁表，一定避免 insert into *** select ** from的结构，这个你可以详细的查看Mysql的锁表机制，尽量避免在高并发情况使用对表的批量写操作；
高并发下客户端对表的写操作最好根据主键1对1的操作，比如update table set A = B where id = 3，看起来不高效，但实际上效果很好，一定不会产生锁表的问题，因为这样在排队的时候就不会把优先级的逻辑运算交由mysql自己处理 ， 也不会出现阻塞的情况；
利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题？照你mysql怎么解决高并发的需求来看mysql怎么解决高并发，可以有两种方式mysql怎么解决高并发 ， 一种是分表mysql怎么解决高并发，另一种是分区 首先是分表，就像你自己所说的 ， 可以按月分表，可以按用户ID分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了 ， 分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表 。然后是分区，分区可以将表分离在若干不同的表空间上，用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表，给大表在物理一级的可管理性 。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能 。分区的好处是分区的优点mysql怎么解决高并发： 1 增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍然可以使用； 2 减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部分分区 ， 那么只有这部分分区需要修复，故能比整个大表修复花的时间更少； 3 维护轻松：如果需要重建表，独立管理每个分区比管理单个大表要轻松得多； 4 均衡I/O:可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能； 5 改善性能：对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快； 6 分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在 。
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