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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。
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针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？第一种方案、数据库锁 从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。
数据库的并发操作可能带来的问题包括丢失更新，相关知识介绍如下：数据库的介绍：数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。
大概有以下几种解决办法：设置max_execution_time 来阻止太长的读SQL。那可能存在的问题是会把所有长SQL都给KILL 掉。有些必须要执行很长时间的也会被误杀。
1、在添加字段之前，第一个应该首先检查当前tb1表的结构，如下图所示。实例字段列添加到表，如下所示。再次看表结构和比较之前和之后的情况添加字段，如下图所示。
2、在添加字段之前，第一个zd应该首先检查tb1表的当前结构。将字段列instance添加到表中，如下图。再次查看表结构，比较添加字段之前和之后的情况。
3、可以使用循环语句，如loop、repeat、while等语句 下面是示例 while @id100 do set @id=@id+1 end while；此例子循环执行id加1操作，id小于100时执行循环，id达到100时跳出循环。
1、mysql中一个中小型的网络数据库，比oracle和sqlserver小， 但是并发能力远超过acess这样的桌面数据库。redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。可以认为redis比mysql简化很多。mysql支持集群。
2、假设持久层的缓存使用的是 Redis，数据库使用的是 MySQL，MySQL 的最大并发度可以预估为 1000 左右，以千为单位。Redis 的最大并发度可以预估为 5W 左右，以万为单位。
3、通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他数据库)的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。
4、一般使用MySQL存储数据，Redis做缓存，感觉还是对Redis的持久化不放心，而且数据统一以一种方式存储比较好，以后维护起来比较方便。读写效率肯定是redis碾压MySQL。
5、推理到redis+mysql，它是内存+磁盘关系的一个映射，mysql放在磁盘，redis放在内存，这样的话，web应用每次只访问redis，如果没有找到的数据，才去访问Mysql。然而redis+mysql和内存+磁盘的用法最好是不同的。转载，仅供参考。
6、mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快。存储类型不同 redis存储的是key-value格式的数据。
也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。
：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。
通常情况下在PHP中MySQL查询是串行的，如果能实现MySQL查询的异步化，就能实现多条SQL语句同时执行，这样就能大大地缩短MySQL查询的耗时，提高数据库查询的效率。
1、令牌桶算法 令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程度的请求，因此比漏桶算法好。
2、mysql处理大数据很困难吧，不建议使用mysql来处理大数据。mysql有个针对大数据的产品，叫infobright，可以看看，不过好像是收费的。或者研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。
3、建立索引 首先把data_content_2邮件， data_content_帐号建立索引。
1、MySql有自己的锁机制，当执行一个修改操作时，MySql会对这个操作上锁。此时如果接收到另外的修改请求，那么这个请求就会因已经上了锁而被压入执行队列。
2、数据库有自己的连接锁机制，如果是针对同一台机器使用同一个接口进行插入的话多线程和单线程是一样的。除非你有好几台数据库服务器，这样再使用多线程来进行上面的工作的话效率才会明显提高。
3、并发连接数据库 其实在实际项目开发汇总，首先要做的就是避免多个线程共用一个数据库连接，这样会很容易出问题，最好是一个线程一个连接。在必要的时候需要线程同步或存储过程加锁。