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資料庫多數據並發

發布時間: 2022-08-16 23:17:02

A. 資料庫有幾十萬條數據,求高手指點如何處理並發

如果有20萬條數據,5分鍾內處理完成,那麼每秒最少要處理600多條數據。你這個瓶頸在三個方面:

  1. 本地資料庫讀寫,你這個需要資料庫表不人導致死鎖的,這個可以通過堆硬體性能(IO和CPU主頻),資料庫做好對應的索引提升查詢速度,返回的結果先緩存到redis里,然後再寫回去,應該是可以解決的

  2. 提交速度,每秒提交600條,這個靠單線程是肯定解決不了的,這需要多任務多線程處理。。。最好的方式是第三方網站可以批量查詢

  3. 你以這么快的速度提交過去,第三方介面不一定能處理完成,可能有QPS限速的。這就不是你解決的了,需要第三方提升性能。

B. 資料庫高並發寫入,怎麼降低資料庫的壓力

主要通過架構設計來減少高並發對資料庫的壓力;
比如 在資料庫和應用程序之間,增加 DAL層,通過代理,連接池等,保證資料庫與業務程序由一定的緩沖和關系梳理;
在資料庫前面,加一個緩存層,讓大部分數據訪問,都直接在緩存層獲取數據,不用訪問到後端的Mysql資料庫;

C. 資料庫的並發控制

就是,連接,比如10個人同時連接在資料庫上,就是10個並發數,很多軟體都用這個來收費,並發數

D. 資料庫如何實現並發控制

唔,並發污染就是數據在並發使用的時候,出現的臟讀,臟寫,虛讀等等了。。。

並發性控制就是用來防止上述情況的。比如防止臟寫的並發控制應該做到在寫入數據時檢查一下要更新的數據,資料庫中的原始數據是否和程序中准備更新的原始數據一一符合,然後進行更新。防止你准備更新的記錄被別人更新了,而你又重復更新了別人更新過的記錄。。。

E. mysql資料庫怎麼解決高並發問題

通常情況下在PHP中MySQL查詢是串列的,如果能實現MySQL查詢的非同步化,就能實現多條SQL語句同時執行,這樣就能大大地縮短MySQL查詢的耗時,提高資料庫查詢的效率。目前MySQL的非同步查詢只在MySQLi擴展提供,查詢方法分別是:
1、使用MYSQLI_ASYNC模式執行mysqli::query
2、獲取非同步查詢結果:mysqli::reap_async_query
使用mysql非同步查詢,需要使用mysqlnd作為PHP的MySQL資料庫驅動。
使用MySQL非同步查詢,因為需要給所有查詢都創建一個新的連接,而MySQL服務端會為每個連接創建一個單獨的線程進行處理,如果創建的線程過多,則會造成線程切換引起系統負載過高。Swoole中的非同步MySQL其原理是通過MYSQLI_ASYNC模式查詢,然後獲取mysql連接的socket,加入到epoll事件循環中,當資料庫返回結果時會回調指定函數,這個過程是完全非同步非阻塞的。

F. 2:在資料庫中如何處理幾十萬條並發數據

只要不指定主鍵,並發的增,是沒有問題的. 並發訪問的話,資料庫是有默認的並發訪問處理級別的. 另外可以使用悲觀鎖,樂觀鎖來實現數據並發訪問的問題. 幾十萬條的數據並發訪問會在國家級,門戶級別的伺服器上出現.其他的並發數據.則不多見,除非出現數據攻擊. 不過考慮現在的伺服器硬體級別和數據處理能力,這種情況,很少會使用這種數據攻擊.

麻煩採納,謝謝!

G. 如何處理資料庫並發問題

想要知道如何處理數據並發,自然需要先了解數據並發。

什麼是數據並發操作呢?
就是同一時間內,不同的線程同時對一條數據進行讀寫操作。

在互聯網時代,一個系統常常有很多人在使用,因此就可能出現高並發的現象,也就是不同的用戶同時對一條數據進行操作,如果沒有有效的處理,自然就會出現數據的異常。而最常見的一種數據並發的場景就是電商中的秒殺,成千上萬個用戶對在極端的時間內,搶購一個商品。針對這種場景,商品的庫存就是一個需要控制的數據,而多個用戶對在同一時間對庫存進行重寫,一個不小心就可能出現超賣的情況。

針對這種情況,我們如何有效的處理數據並發呢?

第一種方案、資料庫鎖
從鎖的基本屬性來說,可以分為兩種:一種是共享鎖(S),一種是排它鎖(X)。在MySQL的資料庫中,是有四種隔離級別的,會在讀寫的時候,自動的使用這兩種鎖,防止數據出現混亂。

這四種隔離級別分別是:

讀未提交(Read Uncommitted)
讀提交(Read Committed)
可重復讀(Repeated Read)
串列化(Serializable)
當然,不同的隔離級別,效率也是不同的,對於數據的一致性保證也就有不同的結果。而這些可能出現的又有哪些呢?

臟讀(dirty read)

當事務與事務之間沒有任何隔離的時候,就可能會出現臟讀。例如:商家想看看所有的訂單有哪些,這時,用戶A提交了一個訂單,但事務還沒提交,商家卻看到了這個訂單。而這時就會出現一種問題,當商家去操作這個訂單時,可能用戶A的訂單由於部分問題,導致數據回滾,事務沒有提交,這時商家的操作就會失去目標。

不可重復讀(unrepeatable read)

一個事務中,兩次讀操作出來的同一條數據值不同,就是不可重復讀。

例如:我們有一個事務A,需要去查詢一下商品庫存,然後做扣減,這時,事務B操作了這個商品,扣減了一部分庫存,當事務A再次去查詢商品庫存的時候,發現這一次的結果和上次不同了,這就是不可重復讀。

幻讀(phantom problem)

一個事務中,兩次讀操作出來的結果集不同,就是幻讀。

例如:一個事務A,去查詢現在已經支付的訂單有哪些,得到了一個結果集。這時,事務B新提交了一個訂單,當事務A再次去查詢時,就會出現,兩次得到的結果集不同的情況,也就是幻讀了。

那針對這些結果,不同的隔離級別可以干什麼呢?

「讀未提(Read Uncommitted)」能預防啥?啥都預防不了。

「讀提交(Read Committed)」能預防啥?使用「快照讀(Snapshot Read)」方式,避免「臟讀」,但是可能出現「不可重復讀」和「幻讀」。

「可重復讀(Repeated Red)」能預防啥?使用「快照讀(Snapshot Read)」方式,鎖住被讀取記錄,避免出現「臟讀」、「不可重復讀」,但是可能出現「幻讀」。

「串列化(Serializable)」能預防啥?有效避免「臟讀」、「不可重復讀」、「幻讀」,不過運行效率奇差。

好了,鎖說完了,但是,我們的資料庫鎖,並不能有效的解決並發的問題,只是盡可能保證數據的一致性,當並發量特別大時,資料庫還是容易扛不住。那解決數據並發的另一個手段就是,盡可能的提高處理的速度。

因為數據的IO要提升難度比較大,那麼通過其他的方式,對數據進行處理,減少資料庫的IO,就是提高並發能力的有效手段了。

最有效的一種方式就是:緩存
想要減少並發出現的概率,那麼讀寫的效率越高,讀寫的執行時間越短,自然數據並發的可能性就變小了,並發性能也有提高了。

還是用剛才的秒殺舉例,我們為的就是保證庫存的數據不出錯,賣出一個商品,減一個庫存,那麼,我們就可以將庫存放在內存中進行處理。這樣,就能夠保證庫存有序的及時扣減,並且不出現問題。這樣,我們的資料庫的寫操作也變少了,執行效率也就大大提高了。

當然,常用的分布式緩存方式有:Redis和Memcache,Redis可以持久化到硬碟,而Memcache不行,應該怎麼選擇,就看具體的使用場景了。

當然,緩存畢竟使用的范圍有限,很多的數據我們還是必須持久化到硬碟中,那我們就需要提高資料庫的IO能力,這樣避免一個線程執行時間太長,造成線程的阻塞。

那麼,讀寫分離就是另一種有效的方式了
當我們的寫成為了瓶頸的時候,讀寫分離就是一種可以選擇的方式了。

我們的讀庫就只需要執行讀,寫庫就只需要執行寫,把讀的壓力從主庫中分離出去,讓主庫的資源只是用來保證寫的效率,從而提高寫操作的性能。

H. 資料庫並發控制中使用什麼可以獲得更高的並發度

資料庫並發控制中使用可以獲得更高的並發度好像沒有,只有鎖這種方式。可以用樂觀鎖。當發生死鎖時,可以使用等待圖法,消除死鎖。

並發控制保證事務4個特性,acid:A:原子性(Atomicity) 事務是資料庫的邏輯工作單位,事務中包括的諸操作要麼全做,要麼全不做。C:一致性(Consistency) 事務執行的結果必須是使資料庫從一個一致性狀態變到另一個一致性狀態。

資料庫管理系統中的並發控制:

資料庫管理系統(DBMS)中的並發控制的任務是確保在多個事務同時存取資料庫中同一數據時不破壞事務的隔離性和統一性以及資料庫的統一性。

資料庫並發控制現有兩處火車票售票點,同時讀取某一趟列車車票資料庫中車票余額為X。兩處售票點同時賣出一張車票,同時修改余額為X -1寫回資料庫,這樣就造成了實際賣出兩張火車票而資料庫中的卻記錄只少了一張。

資料庫並發控制產生這種情況的原因是因為兩個事務讀入同一數據並同時修改,其中一個事務提交的結果破壞了另一個事務提交的結果,導致其數據的修改被丟失,破壞了事務的隔離性。並發控制要解決的就是這類問題。

I. 如何處理大量數據並發操作

處理大量數據並發操作可以採用如下幾種方法:

1.使用緩存:使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存,以區別空數據和未緩存的兩種狀態。

2.資料庫優化:表結構優化;SQL語句優化,語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。

3.分離活躍數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高並發情況可以將多個查詢請求合並到一個。高並發且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個,配置主從資料庫。寫用主資料庫,讀用從資料庫。

6.分布式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中,然後再放到不同的伺服器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql,not only SQL。沒有關系型資料庫那麼多限制,比較靈活高效。Hadoop,將一個表中的數據分層多塊,保存到多個節點(分布式)。每一塊數據都有多個節點保存(集群)。集群可以並行處理相同的數據,還可以保證數據的完整性。

拓展資料:

大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

J. 大數據量高並發訪問資料庫結構的設計

大數據量高並發訪問資料庫結構的設計
如果不能設計一個合理的資料庫模型,不僅會增加客戶端和伺服器段程序的編程和維護的難度,而且將會影響系統實際運行的性能。所以,在一個系統開始實施之前,完備的資料庫模型的設計是必須的。
在一個系統分析、設計階段,因為數據量較小,負荷較低。我們往往只注意到功能的實現,而很難注意到性能的薄弱之處,等到系統投入實際運行一段時間後,才發現系統的性能在降低,這時再來考慮提高系統性能則要花費更多的人力物力,而整個系統也不可避免的形成了一個打補丁工程。
所以在考慮整個系統的流程的時候,我們必須要考慮,在高並發大數據量的訪問情況下,我們的系統會不會出現極端的情況。(例如:對外統計系統在7月16日出現的數據異常的情況,並發大數據量的的訪問造成,資料庫的響應時間不能跟上數據刷新的速度造成。具體情況是:在日期臨界時(00:00:00),判斷資料庫中是否有當前日期的記錄,沒有則插入一條當前日期的記錄。在低並發訪問的情況下,不會發生問題,但是當日期臨界時的訪問量相當大的時候,在做這一判斷的時候,會出現多次條件成立,則資料庫里會被插入多條當前日期的記錄,從而造成數據錯誤。),資料庫的模型確定下來之後,我們有必要做一個系統內數據流向圖,分析可能出現的瓶頸。
為了保證資料庫的一致性和完整性,在邏輯設計的時候往往會設計過多的表間關聯,盡可能的降低數據的冗餘。(例如用戶表的地區,我們可以把地區另外存放到一個地區表中)如果數據冗餘低,數據的完整性容易得到保證,提高了數據吞吐速度,保證了數據的完整性,清楚地表達數據元素之間的關系。而對於多表之間的關聯查詢(尤其是大數據表)時,其性能將會降低,同時也提高了客戶端程序的編程難度,因此,物理設計需折衷考慮,根據業務規則,確定對關聯表的數據量大小、數據項的訪問頻度,對此類數據表頻繁的關聯查詢應適當提高數據冗餘設計但增加了表間連接查詢的操作,也使得程序的變得復雜,為了提高系統的響應時間,合理的數據冗餘也是必要的。設計人員在設計階段應根據系統操作的類型、頻度加以均衡考慮。
另外,最好不要用自增屬性欄位作為主鍵與子表關聯。不便於系統的遷移和數據恢復。對外統計系統映射關系丟失(******************)。
原來的表格必須可以通過由它分離出去的表格重新構建。使用這個規定的好處是,你可以確保不會在分離的表格中引入多餘的列,所有你創建的表格結構都與它們的實際需要一樣大。應用這條規定是一個好習慣,不過除非你要處理一個非常大型的數據,否則你將不需要用到它。(例如一個通行證系統,我可以將USERID,USERNAME,USERPASSWORD,單獨出來作個表,再把USERID作為其他表的外鍵)
表的設計具體注意的問題:
1、數據行的長度不要超過8020位元組,如果超過這個長度的話在物理頁中這條數據會佔用兩行從而造成存儲碎片,降低查詢效率。
2、能夠用數字類型的欄位盡量選擇數字類型而不用字元串類型的(電話號碼),這會降低查詢和連接的性能,並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接回逐個比較字元串中每一個字元,而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
3、對於不可變字元類型char和可變字元類型varchar都是8000位元組,char查詢快,但是耗存儲空間,varchar查詢相對慢一些但是節省存儲空間。在設計欄位的時候可以靈活選擇,例如用戶名、密碼等長度變化不大的欄位可以選擇CHAR,對於評論等長度變化大的欄位可以選擇VARCHAR。

4、欄位的長度在最大限度的滿足可能的需要的前提下,應該盡可能的設得短一些,這樣可以提高查詢的效率,而且在建立索引的時候也可以減少資源的消耗。
5、基本表及其欄位之間的關系, 應盡量滿足第三範式。但是,滿足第三範式的資料庫設計,往往不是最好的設計。為了提高資料庫的運行效率,常常需要降低範式標准:適當增加冗餘,達到以空間換時間的目的。
6、若兩個實體之間存在多對多的關系,則應消除這種關系。消除的辦法是,在兩者之間增加第三個實體。這樣,原來一個多對多的關系,現在變為兩個一對多的關系。要將原來兩個實體的屬性合理地分配到三個實體中去。這里的第三個實體,實質上是一個較復雜的關系,它對應一張基本表。一般來講,資料庫設計工具不能識別多對多的關系,但能處理多對多的關系。
7、主鍵PK的取值方法,PK是供程序員使用的表間連接工具,可以是一無物理意義的數字串, 由程序自動加1來實現。也可以是有物理意義的欄位名或欄位名的組合。不過前者比後者好。當PK是欄位名的組合時,建議欄位的個數不要太多,多了不但索引佔用空間大,而且速度也慢。
8、主鍵與外鍵在多表中的重復出現, 不屬於數據冗餘,這個概念必須清楚,事實上有許多人還不清楚。非鍵欄位的重復出現, 才是數據冗餘!而且是一種低級冗餘,即重復性的冗餘。高級冗餘不是欄位的重復出現,而是欄位的派生出現。
〖例4〗:商品中的「單價、數量、金額」三個欄位,「金額」就是由「單價」乘以「數量」派生出來的,它就是冗餘,而且是一種高級冗餘。冗餘的目的是為了提高處理速度。只有低級冗餘才會增加數據的不一致性,因為同一數據,可能從不同時間、地點、角色上多次錄入。因此,我們提倡高級冗餘(派生性冗餘),反對低級冗餘(重復性冗餘)。
9、中間表是存放統計數據的表,它是為數據倉庫、輸出報表或查詢結果而設計的,有時它沒有主鍵與外鍵(數據倉庫除外)。臨時表是程序員個人設計的,存放臨時記錄,為個人所用。基表和中間表由DBA維護,臨時表由程序員自己用程序自動維護。
10、防止資料庫設計打補丁的方法是「三少原則」
(1) 一個資料庫中表的個數越少越好。只有表的個數少了,才能說明系統的E--R圖少而精,去掉了重復的多餘的實體,形成了對客觀世界的高度抽象,進行了系統的數據集成,防止了打補丁式的設計;
(2) 一個表中組合主鍵的欄位個數越少越好。因為主鍵的作用,一是建主鍵索引,二是做為子表的外鍵,所以組合主鍵的欄位個數少了,不僅節省了運行時間,而且節省了索引存儲空間;
(3) 一個表中的欄位個數越少越好。只有欄位的個數少了,才能說明在系統中不存在數據重復,且很少有數據冗餘,更重要的是督促讀者學會「列變行」,這樣就防止了將子表中的欄位拉入到主表中去,在主表中留下許多空餘的欄位。所謂「列變行」,就是將主表中的一部分內容拉出去,另外單獨建一個子表。這個方法很簡單,有的人就是不習慣、不採納、不執行。
資料庫設計的實用原則是:在數據冗餘和處理速度之間找到合適的平衡點。「三少」是一個整體概念,綜合觀點,不能孤立某一個原則。該原則是相對的,不是絕對的。「三多」原則肯定是錯誤的。試想:若覆蓋系統同樣的功能,一百個實體(共一千個屬性) 的E--R圖,肯定比二百個實體(共二千個屬性)的E--R圖,要好得多。
提倡「三少」原則,是叫讀者學會利用資料庫設計技術進行系統的數據集成。數據集成的步驟是將文件系統集成為應用資料庫,將應用資料庫集成為主題資料庫,將主題資料庫集成為全局綜合資料庫。集成的程度越高,數據共享性就越強,信息孤島現象就越少,整個企業信息系統的全局E—R圖中實體的個數、主鍵的個數、屬性的個數就會越少。
提倡「三少」原則的目的,是防止讀者利用打補丁技術,不斷地對資料庫進行增刪改,使企業資料庫變成了隨意設計資料庫表的「垃圾堆」,或資料庫表的「大雜院」,最後造成資料庫中的基本表、代碼表、中間表、臨時表雜亂無章,不計其數,導致企事業單位的信息系統無法維護而癱瘓。
「三多」原則任何人都可以做到,該原則是「打補丁方法」設計資料庫的歪理學說。「三少」原則是少而精的原則,它要求有較高的資料庫設計技巧與藝術,不是任何人都能做到的,因為該原則是杜絕用「打補丁方法」設計資料庫的理論依據。
11、在給定的系統硬體和系統軟體條件下,提高資料庫系統的運行效率的辦法是:
(1) 在資料庫物理設計時,降低範式,增加冗餘, 少用觸發器, 多用存儲過程。
(2) 當計算非常復雜、而且記錄條數非常巨大時(例如一千萬條),復雜計算要先在資料庫外面,以文件系統方式用編程語言計算處理完成之後,最後才入庫追加到表中去。
(3) 發現某個表的記錄太多,例如超過一千萬條,則要對該表進行水平分割。水平分割的做法是,以該表主鍵PK的某個值為界線,將該表的記錄水平分割為兩個表。若發現某個表的欄位太多,例如超過八十個,則垂直分割該表,將原來的一個表分解為兩個表。
(4) 對資料庫管理系統DBMS進行系統優化,即優化各種系統參數,如緩沖區個數。
(5) 在使用面向數據的SQL語言進行程序設計時,盡量採取優化演算法。
總之,要提高資料庫的運行效率,必須從資料庫系統級優化、資料庫設計級優化、程序實現級優化,這三個層次上同時下功夫。
主鍵設計:
1、不建議用多個欄位做主鍵,單個表還可以,但是關聯關系就會有問題,主鍵自增是高性能的。
2、一般情況下,如果有兩個外鍵,不建議採用兩個外鍵作為聯合住建,另建一個欄位作為主鍵。除非這條記錄沒有邏輯刪除標志,且該表永遠只有一條此聯合主鍵的記錄。
3、一般而言,一個實體不能既無主鍵又無外鍵。在E—R 圖中, 處於葉子部位的實體, 可以定義主鍵,也可以不定義主鍵(因為它無子孫), 但必須要有外鍵(因為它有父親)。
主鍵與外鍵的設計,在全局資料庫的設計中,佔有重要地位。當全局資料庫的設計完成以後,有個美國資料庫設計專家說:「鍵,到處都是鍵,除了鍵之外,什麼也沒有」,這就是他的資料庫設計經驗之談,也反映了他對信息系統核心(數據模型)的高度抽象思想。因為:主鍵是實體的高度抽象,主鍵與、外鍵的配對,表示實體之間的連接。