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1、以目前的硬件条件，无论你怎么优化，都不可能在生产环境中做到“每秒1000次的并发访问”，除非你拿来做测试的是只有几条数据的表和最简单的查询。 如果你完全不懂负载平衡，读写分离，群集这些概念的话。
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2、测试时可以执行并发连接数，并指定SQL 语句（可以在命令行上执行，也可以把SQL 语句写入到参数文件中）。如果没有指定SQL 语句，mysqlslap 会自动生成查询schema 的SELECT 语句。
3、by instance_number， metric_unit， trunc(begin_time) order by instance_number； --DJI的事务数每秒大概在20-25之间 查询一段时间内的平均每天事务数，只要将平均每秒事务数*60^60*24即可。查询AWR报告也可以。
4、首先你要确定你要检测的时间点（可能是每隔几分钟）。我觉得你应该新建一个表，放置监测点及并发数的信息；然后要写一个存储过程来运算（参数为开始检测时间，结束检测时间，间隔）。一个SQL语句没有办法完成的。
5、对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。
6、SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。2尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
1、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）。
2、当然这个是在运维层面来做的，我们也可以在开发层面结合 MYSQL HINT 来单独给这个语句赋予RG。
3、漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。
1、这个问题本身有点问题：时间本身是一段的，首先你要确定你要检测的时间点（可能是每隔几分钟）。我觉得你应该新建一个表，放置监测点及并发数的信息；然后要写一个存储过程来运算（参数为开始检测时间，结束检测时间，间隔）。
2、时间段统计，可以采用 hour(subscribe_time) 取出小时然后分层。
3、备注：以上方法通用于所有的数据统计，如果是单表查询，可以直接通过：“select count( *) from tablename1 where id5的形式查询出结果。
4、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：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。
5、Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。 分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。
6、以目前的硬件条件，无论你怎么优化，都不可能在生产环境中做到“每秒1000次的并发访问”，除非你拿来做测试的是只有几条数据的表和最简单的查询。 如果你完全不懂负载平衡，读写分离，群集这些概念的话。