本文目录一览：
- 1、高并发下数据库插入重复数据,有什么好方法
- 2、一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」
- 3、如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?
- 4、mysql数据量上十万条后,查询慢导致服务器卡有什么解决办法
- 5、mysql数据库怎么解决高并发问题
2、防止出现重复数据也就是说我们再设计表的时候 ， 就应该对这些数据设置一个索引，在插入的时候就可以保证其唯一性，也就不存在有重复的数据了 。
3、具体思路是，首先创建一个临时表，然后将DISTINCT之后的表数据插入到这个临时表中；然后清空原表数据；再讲临时表中的数据插入到原表中；最后删除临时表 。
4、在sqlite中，可以用以下方法防止插入重复数据：设置表的联合主键 在INSERT语句中添加OR IGNORE，即可 。
一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」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的最大数据存储量没有最大限制 。最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关 ， 而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存 。
如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?【mysql单机最大并发量 mysql如何支持大并发量】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 。
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 。
大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器 。
mysql数据量上十万条后,查询慢导致服务器卡有什么解决办法那么你这时候需要在factdata表上建立（user，module，dtime）的联合索引 。
第二种方法是对 MySQL 服务器（也称为 mysqld）进行调优 。对这个进程进行调优意味着适当地分配内存，并让 mysqld 了解将会承受何种类型的负载 。加快磁盘运行速度不如减少所需的磁盘访问次数 。
按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上 ， 随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈 ， 还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧 。
打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的MySQL是主-从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询 ， 对系统性能影响也会很小 。
带条件的查询：如果在分页查询中添加了where条件例如 type = a’这样的条件，sql变成 ：这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢 。但是只添加type为索引查询速度还是很慢，是因为查询的数据量太多了 。
将查询语句放到服务器命令行去跑，如果慢，则可以考虑通过添加索引来提高查询速度 。如已有索引或添加索引后查询速度仍未改善，查看语句执行计划中，是全表扫描还是走索引 。
mysql数据库怎么解决高并发问题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、这个不光是PHP与MYSQL的事情了，还得有服务器、集群、网络等等各个方面的架构问题 。
3、数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库 ， 那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列 。
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 。
