mysql数据库超过并发量会pengding

mysql数据库超过并发量会pengding mysql数据库超过并发量会

主要是针对数据量很大，和并发访问量高的时候

经验一:

在开发过程中，我们经常会写

SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx DESC LIMIT 0,10

这样的语句用来分页

在有完美索引的情况 对xxx建立索引

前面几页会很快，但如果数据量达到100万级以后，我们查询最后一页

SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx DESC LIMIT 999990,10

这句执行就会很慢，同时有多人访问服务器就会掉 (这里不考虑缓存，因为内容更新太快，有时候缓存了达不到数据的更新的要求)

但如果我们把

SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx DESC LIMIT 999990,10

换成

SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx ASC LIMIT 0,10

这两个的MYSQL执行时间可是大大的不一样 当然要注意把这样取出来的结果用PHP重新排序一下

取得的一样是最后一页的数据，当然最中间的两页有部分数据一样

这时候最慢的只是最中间的部分，相对而言，访问最中间的人还是很少的

经验二:

例如论坛帖子列表的显示:

一般是SELECT * FROM table ORDER BY is_top DESC ,post_time DESC LIMIT 0,10这样的分页

两个order by 的执行是非常慢的，哪怕你有再好的索引，

我们的处理办法是 把is_top的数据CACHE住，毕竟is_top的数据量有限，更新这个缓存也容易

然后SQL一样是SELECT * FROM table ORDER BY post_time DESC LIMIT {$num},{$num2}

注意这个$num2 是减掉is_top的数量后的一个值,$num是is_top的数量

当然还要考虑is_top的数据量是不是有好几页,当前页的值是不是都在cache里面

经验三:

SELECT * FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 100 这个ORDER BY RAND() 是非常慢的 能不用尽量不要用

处理办法是

1.用PHP生成数组后，然后用SELECT * FROM table WHERE id IN() WHERE IN 也比这个order by rand()快的多

2.如果数量信息不太重多，就用SELECT * FROM table WHERE 1 LIMIT 500 多取点数据，然后用php 处理数组

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

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