如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?

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。

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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。

5、关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

mysql的事务处理机制可以做到多服务器时时并发同步吗

热备，slave和master的数据“准实时”同步。准备工作。先分别安装两台MYSQL(主服务器：19168137，从服务器：19168130)配置MASTER。

那没有多源复制之前，要实现这类需求，只能在汇总机器上搭建多个 MySQL 实例，那这样势必会涉及到跨库关联的问题，不但性能急剧下降，管理多个实例也没有单台来的容易。 用来聚合前端多个 Server 的分片数据。

MySQL从215版本以后提供数据库复制（replication）功能，利用该功能可以实现两个数据库同步、主从模式、互相备份模式的功能。本文档主要阐述了如何在linux系统中利用mysql的replication进行双机热备的配置。

可以一台做主机，两台做备机。myql支持双向复制，就是互为主从。方法与主从同步一样，就是在备机上新建一个用户做主机，原来的主机做备机进行同步。

如何设计和实现高可用的MySQL

1、大家可用通过开启并行复制来解决延迟问题，MySQL6基于库级别并行复制；MySQL 7基于逻辑时钟并行复制，也就是表级别的并行；而MySQL0则是行级别的并行复制，粒度更细，复制效率更高。

2、keepalived+双主复制： 两台MySQL互为主从关系，即双主模式，通过Keepalived配置虚拟IP，实现当其中的一台数据库故障时，自动切换VIP到另外一台MySQL数据库，备机快速接管业务来保证数据库的高可用。

3、就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。

一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」

在这里，正常导出即可，无需特别指定 --master-data 选项逐一导出备份剩下的几个大表。

网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。

MySQL22限制的表大小为4GB。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。

mysql表如何保证每秒1000次的并发访问速度

mysql并发访问 我写了个服务，使用Java写的，发布在Tomcat上。发布Tomcat的服务器，如何保证高并发访问？我是需要提高机器的cpu还是内存呢？MySQL数据库如何设置呢？希望有经验的人给我指点一下，多谢大家。

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。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。

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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