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1、：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。
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2、mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。
3、因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。
4、推荐使用DELL R710，E5620 @40GHz(4 core)* 2或跟这个处理能力差不多的也行。 ３、物理内存，物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存。
5、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。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、其实这种观点有一点的局限性，如果不好好的利用已经建立好的数据库索引，有时反倒给数据库增加更大的处理压力。
1、漏桶算法 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。
2、那么使用myisam是最佳考虑， 因为myisam不支持事务，有比较好的性能。
3、解决方案 将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc，相比ptmalloc，tcmalloc可以更好的支持高并发调用。
4、：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。
1、并发控制的主要方法是封锁，锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致二 锁的分类锁的类别有两种分法： 从数据库系统的角度来看：分为独占锁(即排它锁)，共享锁和更新锁MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。
2、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。
3、处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
4、大数据并发处理解决方案：HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
1、mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。
2、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。
3、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。
4、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
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。
一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。
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。