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

MVCC的目的就是多版本并发控制，在数据库中的实现，就是为了解决裂前读写冲突，它的实现原理主要是依赖记录中的 3个隐式字段，undo log ，read view 来实现的。

MVCC是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问，在编程语言中实现事务内存。MVCC在MySQL InnoDB中的实现主要是为了提高数据库并发性能，用更好的方式去处理读-写冲突，做到即使有读写冲突时，也能做到不加锁，非阻塞并发读。

MVCC带来的好处：

多版本并发控制（MVCC）是一种用来解决读写冲突的无锁并发控制，也就是为事务分配单向增长的时间戳，为每个修改保存一个版本，版本与事务时间戳关联，读 *** 作只读该事务开始前的数据库的快照，所以MVCC可以为数据库解决以下问题：

1、在并发读写数据库时，可以做到在读 *** 作时不用阻塞写 *** 作，写 *** 作也不用阻塞读 *** 作，提高了数据库并发读写的性能。

2、同时还可以解决脏读，幻读，不可高源旦重复读等事务隔离问题，但不能解决更新丢失问题。

MVCC多版本并发控制：

MVCC（Multi-version Cocurrent Control）多版本并发控制技术是一种利用多个不同版本的数据实现并发控制的技术，其思想是为每次事务前生成一个新版本的数据，在读取数据时选择不同版本的数据可以实现对事务结果的完整性读取。

在使用MVCC时，每个事务都是基于一个已生效的基础版本进行更新，事务可以并行进行，历史版本数据从而可以组装成一种链状结构。

巨杉数据库 SequoiaDB 中的MVCC多版本并发控制技术基于内存老版本和事务段实现的。在MVCC多版本并发控制技术实现过程中，会涉及全局时间戳、全局事务高源ID、全局事务可见性等技术特性。

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。

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