如何保证数据库在大批量插入和高并发查询时的性能

1、如果硬件允许搞个读写分离。

2、读取数据的时候采用脏读方式，有效提高读取性能

3、插入的时候大批量比如10W条，可以分开10次1W插入，有效提高写入性能，但尽量不要1条1条来，会造成大量事务日志

另外一个回复是简单的建议，限于代码层面跟计算资源紧张的情况。

说说我的理论：

1、想要这么大的并发量，申请买几台比较好的机器，带宽加到足够大应该不是问题。

2、网络层的负载均衡考虑一下，这应该也不是啥问题，这么大并发量，别告诉我客户网络设计很垃圾。高端点的网络设备都没有。

3、软件层的结构，看用户给什么样的机器，如果经济型的机器，考虑分布式运算，分布式再从软件层面做集群或主从。根据计算密集型还是IO密集型选择适合的设备。计算密集型的业务，需要强悍的CPU（可以用多C，未必是频率高的）+内存。IO密集型的业务需要，速度快的存储，越快越好。有极致要求的考虑固态存储设备。

4、并发设计，java中主要是线程的应用。能拆分成多任务的运算一定拆成多任务。尽量压榨cpu资源，现在的工作站不会写并发程序，真浪费cpu资源。

5、数据库并发的考量，以前说mysql不如oracle现在还有人有这论调。使用的时候把参数调整到最优状态。如缓存到内存中数据大小，内存要够，就把全部表数据加载到内存中。mysql的innodb调整两三个参数就行。数据库IO访问，mysql有测算IO能力的参数，存储够好，可以调整到很大。

6、这么大的并发量，选择适合的缓存器，可以用来缓存热点数据，或加快分布式运算的IO访问能力。（磁盘肯定没内存块，包括固态）

7、代码编写完后，对系统整体进行测试，评估，分析性能瓶颈，优化代码。

能做到以上标准，tomcat+mysql跑一堆集群也不会慢。

MySQL服务器的最大并发连接数是16384。

受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些。主要决定因素有：

1、服务器CPU及内存的配置。

2、网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。

扩展资料：

优化数据库结构：

组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。

设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。·对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。

仅创建需要改进查询性能的索引。索引有助于检索，但是会增加插入和更新 *** 作的执行时间。

InnoDB的ChangeBuffering特性：

InnoDB提供了changebuffering的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表 *** 作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目。

从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O *** 作。当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能，适用于MySQL55及更高版本。

参考资料来源：百度百科-MySQL数据库

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