如何处理大量数据并发 *** 作

处理大量数据并发 *** 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 *** 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）。

参考资料:网页链接

MySQL服务器的最大并发连接数是16384。

MySQL作为一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。

MySQL服务器的最大并发连接数受服务器配置，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：

服务器CPU及内存的配置，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：

与其他的大型数据库例如Oracle、IBMDB2、MSSQL等相比，MySQL自有它的不足之处，如规模小、功能有限等，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人用户和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。

由于这四个软件都是开放源码软件，因此使用这种方式可以以较低的成本创建起一个稳定、免费的网站系统。MySQL加PHP的配对在互联网上的应用相比LAMP来说更为常见，并获得了动态配对的雅号，大部分Blog网站基于的WordPress系统主要运用MySQL加PHP的配对。除了LAMP之外，用于Solaris、Windows和Mac上的网站构架也分别被称为SAMP、WAMP和MAMP。

参考资料来源：百度百科——MySQL数据库