数据库处理并发
mysql的最大连接数默认是100, 这个数值对于并发连接很多的数据库应用是远远不够的，当连接请求大于默认连接数后，就会出现无法连接数据库的错误，因此我们需要把它适当调大一些。 调节方法为： 1.linux服务器中：改my中国f中的值就行了 2.Windows服务器中（我用的）: 在文件“my.ini”中找到段 [mysqld],在其中添加一行 max_connections=200 ### 200可以更改为想设置成的值. 然后重启"mysql"服务。 /mysqladmin所在路径/mysqladmin -uroot -p variables 输入root数据库账号的密码后可看到 | max_connections | 1000 | 其他需注意的： 在编程时，由于用mysql语句调用数据库时，在每次之执行语句前，会做一个临时的变量用来打开数据库，所以你在使用mysql语句的时候，记得在每次调用完mysql之后就关闭mysql临时变量。 另外对于访问量大的，可以考虑直接写到文本中，根据预测的访问量，先定义假若是100个文件文件名依次为1.txt,2.txt...100.txt。需要的时候，再对所有文本文件中的数据进行分析，再导入数据库
② 数据库的并发操作分带来哪些问题
根据之前的dong网友做的vs示意图
并结合参考，个人认为，不可重复读和幻读，应该是层次上的不同：
⑴.幻读：对象（实体）的数量不同
⑵.不可重复读：对象（实体）的值（属性）不同
1.更新丢失
幻读
参考:
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③ 数据库如何实现并发控制
唔，并发污染就是数据在并发使用的时候，出现的脏读，脏写，虚读等等了。。。
并发性控制就是用来防止上述情况的。比如防止脏写的并发控制应该做到在写入数据时检查一下要更新的数据，数据库中的原始数据是否和程序中准备更新的原始数据一一符合，然后进行更新。防止你准备更新的记录被别人更新了，而你又重复更新了别人更新过的记录。。。
④ 数据库原理并发控制问题
并发（concurrent）和并行（parallel）这两个概念，在数据库系统的资料中经常出现，然而有关它们的定义和区别却没有明确的说法。这里，我们根据这两个概念在资料中的使用，对它们的不同做一个说明。
并发是指多个任务的同时执行，任务与任务之间没有联系。由于数据库系统要同时为许多用户提供服务，每个用户都可以发出自己的访问请求，一个请求就是一个任务。在一个时间点，数据库系统可能要同时处理多个任务。因此，数据库系统一定要具备并发处理能力。
并行是指将一个任务划分为多个子任务，这些子任务同时执行。在所有子任务处理完成后，将它们的结果进行合并，就得到该任务的最终处理结果。在数据库系统中，如果要执行一个大的数据查询，为了提高速度、降低响应时间，用户可以通过系统配置或者在命令中，要求对该大数据量查询进行并行处理，将该查询划分成多个子查询。这些子查询同时执行，最后系统将所有子查询的处理结果进行合并，作为该查询处理的最终结果。现有的大型数据库系统都支持并行处理。
需要说明的是，并发和并行与数据库系统采用多进程还是多线程体系结构无关。对采用多进程结构的数据库系统，所有的任务、子任务通过进程来处理；而对采用多线程结构的数据库系统，这些工作是由线程来完成。
数据库系统的并发控制，涉及到任务的调度、数据的一致性及可靠性等，而数据库系统的并行处理，主要涉及任务的处理速度、系统性能等方面。
⑤ 如何处理数据库并发问题
想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。
什么是数据并发操作呢？
就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写操作。
在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数据进行操作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而最常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。
针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？
第一种方案、数据库锁
从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。
这四种隔离级别分别是：
读未提交（Read Uncommitted）
读提交（Read Committed）
可重复读（Repeated Read）
串行化（Serializable）
当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？
脏读（dirty read）
当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现脏读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去操作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的操作就会失去目标。
不可重复读（unrepeatable read）
一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。
例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B操作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。
幻读（phantom problem）
一个事务中，两次读操作出来的结果集不同，就是幻读。
例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。
那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？
“读未提（Read Uncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。
“读提交（Read Committed）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，避免“脏读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。
“可重复读（Repeated Red）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，锁住被读取记录，避免出现“脏读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。
“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇差。
好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。
因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。
最有效的一种方式就是：缓存
想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。
还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写操作也变少了，执行效率也就大大提高了。
当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。
当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。
那么，读写分离就是另一种有效的方式了
当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。
我们的读库就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写操作的性能。
⑥ 数据库高并发写入，怎么降低数据库的压力
主要通过架构设计来减少高并发对数据库的压力；
比如 在数据库和应用程序之间，增加 DAL层，通过代理，连接池等，保证数据库与业务程序由一定的缓冲和关系梳理；
在数据库前面，加一个缓存层，让大部分数据访问，都直接在缓存层获取数据，不用访问到后端的MySQL数据库；
⑦ 数据库并发控制中使用什么可以获得更高的并发度
数据库并发控制中使用可以获得更高的并发度好像没有，只有锁这种方式。可以用乐观锁。当发生死锁时，可以使用等待图法，消除死锁。
并发控制保证事务4个特性，acid：A:原子性(Atomicity) 事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包括的诸操作要么全做，要么全不做。C:一致性(Consistency) 事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。
数据库管理系统中的并发控制：
数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。
数据库并发控制现有两处火车票售票点，同时读取某一趟列车车票数据库中车票余额为X。两处售票点同时卖出一张车票，同时修改余额为X -1写回数据库，这样就造成了实际卖出两张火车票而数据库中的却记录只少了一张。
数据库并发控制产生这种情况的原因是因为两个事务读入同一数据并同时修改，其中一个事务提交的结果破坏了另一个事务提交的结果，导致其数据的修改被丢失，破坏了事务的隔离性。并发控制要解决的就是这类问题。
⑧ 数据库有几十万条数据，求高手指点如何处理并发
如果有20万条数据，5分钟内处理完成，那么每秒最少要处理600多条数据。你这个瓶颈在三个方面：
本地数据库读写，你这个需要数据库表不人导致死锁的，这个可以通过堆硬件性能（IO和CPU主频），数据库做好对应的索引提升查询速度，返回的结果先缓存到redis里，然后再写回去，应该是可以解决的
提交速度，每秒提交600条，这个靠单线程是肯定解决不了的，这需要多任务多线程处理。。。最好的方式是第三方网站可以批量查询
你以这么快的速度提交过去，第三方接口不一定能处理完成，可能有QPS限速的。这就不是你解决的了，需要第三方提升性能。
⑨ 如何处理大量数据并发操作
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
⑩ mysql数据库怎么解决高并发问题
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。目前MySQL的异步查询只在MySQLi扩展提供，查询方法分别是：
1、使用MYSQLI_ASYNC模式执行mysqli::query
2、获取异步查询结果：mysqli::reap_async_query
使用mysql异步查询，需要使用mysqlnd作为PHP的MySQL数据库驱动。
使用MySQL异步查询，因为需要给所有查询都创建一个新的连接，而MySQL服务端会为每个连接创建一个单独的线程进行处理，如果创建的线程过多，则会造成线程切换引起系统负载过高。Swoole中的异步MySQL其原理是通过MYSQLI_ASYNC模式查询，然后获取mysql连接的socket，加入到epoll事件循环中，当数据库返回结果时会回调指定函数，这个过程是完全异步非阻塞的。