数据库过多
你每次连接数据库都不connection.close（）的后果
B. 数据库连接数过多，怎么都降不下来
第一先限制Innodb的并发处理.如果innodb_thread_concurrency = 0 可以先改成 16或是64 看机器压力,如果
非常大,先改成16让机器的压力下来,然后慢慢增达,适应自已的业务.
处理方法: set global innodb_thread_concurrency=16;
第二: 对于连接数已经超过600或是更多的情况,可以考虑适当的限制一下连接数,让前端报一下错,也别让DB挂了.
DB在了,总是可以用来加载一下数据,当数据加载到了nosql里了,慢慢的DB压力也会降下来的.
C. 如何轻松解决MYSQL数据库连接过多的错误
系统不能连接数据库，关键要看两个数据：
1、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。
2、数据库当前的连接线程数threads_connected。这是动态变化的。
查看max_connections、max_connections的办法见后。
如果
threads_connected
==
max_connections
时，数据库系统就不能提供更多的连接数了，这时，如果程序还想新建连接线程，数据库系统就会拒绝，如果程序没做太多的错误处理，就会出现类似强坛的报错信息。
因为创建和销毁数据库的连接，都会消耗系统的资源。而且为了避免在同一时间同时打开过多的连接线程，现在编程一般都使用所谓数据库连接池技术。
但数据库连接池技术，并不能避免程序错误导致连接资源消耗殆尽。
这种情况通常发生在程序未能及时释放数据库连接资源或其他原因造成数据库连接资源不能释放，但强坛系统估计不会发生这种低级的编程错误。
该错误的简便的检查办法是，在刷新强坛页面时，不断监视threads_connected的变化。如果max_connections足够大，而
threads_connected值不断增加以至达到max_connections，那么，就应该检查程序了。当然，如果采用数据库连接池技术，
threads_connected增长到数据库连接池的最大连接线程数时，就不再增长了。
从强坛出错的情况看，更大的可能性是数据库系统没能进行适当地配置。下面提出一点建议。供参考
让你们的工程师把mysql的最大允许连接数从默认的100调成32000。这就不会老出现连接过多的问题了。
D. mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么
个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。
单表优化
单表优化可以从这几个角度出发：
表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来说，分区表是透明的；SQL中的条件中最好能带上分区条件的列，这样可以定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。
读写分离：最常用的樱桐优化手段，写主库读从库；
增加缓存：主要的思想就是减少对数据库的访问，缓存可以在整个架构中的很多地方，比如：数据库本身有就缓存，客户端缓存，数据库访问层对SQL语句的缓存，应用程序内的缓存，第三方缓存（如Redis等）；
字段设计：单表不要有太多字段；VARCHAR的长度尽量只分配真正需要的空间；尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；避免使用NULL，可以通过设置默认值解决。
索引优化：索引不是越多越好，针对性地建立索引，索引会加速查询，但是对新增、修改、删除会造成一定的影响；值域很少的字段不适合建索引；尽量不用UNIQUE，不要设置外键，由程序保证；
SQL优化：尽量使用索引，也要保证不要因为错误的写法导致索引失效；比如：避免前导模糊查询，避免隐式转换，避免等号左边做函数运算，in中的元素不宜过多等等；
NoSQL：有一些场景，可以抛弃MySQL等关系型数据库，拥抱NoSQL；比如：统计类、日志类、弱结构化的数据；事务要求低的场景。
表拆分
数据量进一步增大的时候，就不得不考虑表拆分的问题了：
垂直拆分：垂直拆分的意思就是把一个字段较多的表，拆分成多个字段较少的表；上文中也说过单表的字段不宜过多，如果初期的表结构设计的就很好，就不会有垂直拆分的问题了；一般来说，MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以明颂裂IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。水平拆分优点很明显，可以利用多台数据库服务器的资源，提高了系统的负载能力；缺点是逻辑会变得复杂，跨节点的数据关联性能差，维护难度大（特别是扩容的时候）。
希望我的回答，能够帮助到你！我将持续分享Java开发、架构激闭设计、程序员职业发展等方面的见解。