你這個也不會涉及到並發啊，就按正常的處理就行。一般涉及並發的都是減法問題，加法沒關系。
B. SQL 事務並發問題處理 都進來看看
確保你的事務的第一句是update對應A表記錄的語句，就算此時不馬上把票數-1，也要確保隨便update一個欄位（更新成原值也可以），這樣就保證了事務第一步已經給表此記錄上了行鎖，並發時，只要當前事務沒走完，其他用戶操作同條記錄的操作都處於等待中不能執行，就不會發生並發出現負數的情況
這個是類似項目資料庫端比較通用的解決並發問題的方法
不過你的執行時間如果是10秒太久了，至少要控制到一秒吧，高並發下，這樣10秒會出問題的
C. 面試Java開發時問到高並發怎麼處理的，還有sql優化有哪些辦法，有哪位大神知道啊，新手！！
Java開發高並發的處理方法：
最基礎的地方做起，優化我們寫的代碼，減少必要的資源浪費
避免頻繁的使用new對象，對於整個應用只需要存在一個實例的類，我們可以使用單例模式。對於String連接操作，使用StringBuffer或StringBuilder，對於工具類可以通過靜態方法來訪問。
避免使用錯誤的方式，盡量不用instanceof做條件判斷。使用java中效率高的類，比如ArrayList比Vector性能好。
圖片伺服器分離
對於web伺服器來說，圖片是最消耗資源的，於是我們有必要把圖片與頁面進行分離，我們把圖片放到獨立的圖片伺服器。這樣的架構可以降低提供頁面訪問請求的伺服器系統壓力，並且可以保證系統不會因為圖片的問題而崩潰。在圖片伺服器上，我們可以對不同的配置進行優化。
具體接觸過的緩存機制是hibernate的緩存機制。為了避免每次都向資料庫中取得數據，我們把用戶常常訪問到的數據放到內存中，甚至緩存十分大的時候我們可以把內存中的緩存放到硬碟中。還有高級的分布式緩存資料庫使用，都可以增加系統的抗壓力。
分批傳送
在做某項目的時候，一次傳遞的參數太多，而且資料庫規定一次最多傳遞的參數最多是三萬條，當時有五萬條記錄，那怎麼傳送呢？最終是分批傳送，電梯里一次乘不下那麼多的人，會報超重的bug，那就分批把人送上去。
還有一次在考試系統中，如果那麼多的考試人員同時提交到資料庫中，資料庫的壓力增大，有時會被down掉，當時採用的方法是使用ajax非同步傳輸，沒有等待考生點擊提交按鈕的時候，就把考生的答案自動提交，這樣也避免了突然斷電考生前面做過的題出現丟失的現象。
DB優化
在資料庫設計的時候就要考慮到後期的維護，資料庫三範式是我們設計資料庫索要遵循的原則。
索引的建立：建立索引要適當，如果一個表經常用來被查詢，對於增加和修改很少被用到，我們就可以為這個表建立索引，因為對於增加和修改和刪除操作時，我們對索引的維護要大大超過索引給我們帶來的效率。
表欄位的類型選擇要恰當。包括欄位的長度、類型等，要根據實際存儲的數據進行選擇，長度不要過長，否則會影響效率。
外鍵要慎用，因為主鍵代表這一張表，而外鍵代表一群表，對表之間進行了關聯，在刪除修改等需要我們關聯。
在資料庫操作上。 盡量使用prepareStatement，少用Statement，因為PrepareStatement是進行預編譯的。
connection設置為readOnly，Connection是對書庫連接，屬於重量級，我們使用即可。
連接池的使用，我們可以修改資料庫默認的連接數。
D. SQLserver是怎麼處理並發控制（同時有多個用戶操作修改資料庫中同一條記錄）server和客戶端分別如何處理
sqlserver
本身通過不同等級的鎖處理並發控制。
有記錄鎖、頁鎖、表鎖。
如果多個用戶同時操作一個記錄，只有第一個能修改，後面的修改時處理等等狀態。
但是在一般程序界面上，多個人同時打開了同一個記錄要進行修改，資料庫往往是保存最後一個修改的數據。可以在保存前做驗證，如果發現打開的數據已改變（界面和資料庫一不致了），則提示數據已改變，重新獲取新數據，然後才能修改和保存。
E. 如何優化大數據高並發量的系統的SQL語句提高效率
1. SQL優化的原則是：將一次操作需要讀取的BLOCK數減到最低,即在最短的時間達到最大的數據吞吐量。 調整不良SQL通常可以從以下幾點切入： ? 檢查不良的SQL，考慮其寫法是否還有可優化內容 ? 檢查子查詢 考慮SQL子查詢是否可以用簡單連接的方式進行重新書寫 ? 檢查優化索引的使用 ? 考慮資料庫的優化器 2. 避免出現SELECT * FROM table 語句，要明確查出的欄位。 3. 在一個SQL語句中，如果一個where條件過濾的資料庫記錄越多，定位越准確，則該where條件越應該前移。 4. 查詢時盡可能使用索引覆蓋。即對SELECT的欄位建立復合索引，這樣查詢時只進行索引掃描，不讀取數據塊。 5. 在判斷有無符合條件的記錄時建議不要用SELECT COUNT （*）和select top 1 語句。 6. 使用內層限定原則，在拼寫SQL語句時，將查詢條件分解、分類，並盡量在SQL語句的最里層進行限定，以減少數據的處理量。 7. 應絕對避免在order by子句中使用表達式。 8. 如果需要從關聯表讀數據，關聯的表一般不要超過7個。 9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的數據量。建議集合中的數據不超過200個。 10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，這樣可以有效的利用索引。 11. 在查詢時盡量減少對多餘數據的讀取包括多餘的列與多餘的行。 12. 對於復合索引要注意，例如在建立復合索引時列的順序是F1，F2，F3，則在where或order by子句中這些欄位出現的順序要與建立索引時的欄位順序一致，且必須包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否則不會用到該索引。 13. 多表關聯查詢時，寫法必須遵循以下原則，這樣做有利於建立索引，提高查詢效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值條件（=）) and (table1的非等值條件) and (table2與table1的關聯條件) and (table2的等值條件) and (table2的非等值條件) and (table3與table2的關聯條件) and (table3的等值條件) and (table3的非等值條件)。 注:關於多表查詢時from 後面表的出現順序對效率的影響還有待研究。 14. 子查詢問題。對於能用連接方式或者視圖方式實現的功能，不要用子查詢。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。應該用如下語句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。 15. 在WHERE 子句中，避免對列的四則運算，特別是where 條件的左邊，嚴禁使用運算與函數對列進行處理。比如有些地方 substring 可以用like代替。 16. 如果在語句中有not in（in）操作，應考慮用not exists（exists）來重寫,最好的辦法是使用外連接實現。 17. 對一個業務過程的處理，應該使事物的開始與結束之間的時間間隔越短越好，原則上做到資料庫的讀操作在前面完成，資料庫寫操作在後面完成，避免交叉。 18. 請小心不要對過多的列使用列函數和order by,group by等，謹慎使用disti軟體開發t。 19. 用union all 代替 union，資料庫執行union操作，首先先分別執行union兩端的查詢，將其放在臨時表中，然後在對其進行排序，過濾重復的記錄。 當已知的業務邏輯決定query A和query B中不會有重復記錄時，應該用union all代替union，以提高查詢效率。 數據更新的效率 1. 在一個事物中，對同一個表的多個insert語句應該集中在一起執行。 2. 在一個業務過程中，盡量的使insert,update,delete語句在業務結束前執行，以減少死鎖的可能性。 資料庫物理規劃的效率 為了避免I/O的沖突，我們在設計資料庫物理規劃時應該遵循幾條基本的原則(以ORACLE舉例)： table和index分離：table和index應該分別放在不同的tablespace中。 Rollback Segment的分離：Rollback Segment應該放在獨立的Tablespace中。 System Tablespace的分離：System Tablespace中不允許放置任何用戶的object。（mssql中primary filegroup中不允許放置任何用戶的object） Temp Tablesace的分離：建立單獨的Temp Tablespace，並為每個user指定default Temp Tablespace 避免碎片：但segment中出現大量的碎片時，會導致讀數據時需要訪問的block數量的增加。對經常發生DML操作的segemeng來說，碎片是不能完全避免的。所以，我們應該將經常做DML操作的表和很少發生變化的表分離在不同的Tablespace中。 當我們遵循了以上原則後，仍然發現有I/O沖突存在，我們可以用數據分離的方法來解決。 連接Table的分離：在實際應用中經常做連接查詢的Table，可以將其分離在不同的Taclespace中，以減少I/O沖突。 使用分區：對數據量很大的Table和Index使用分區，放在不同的Tablespace中。 在實際的物理存儲中，建議使用RAID。日誌文件應放在單獨的磁碟中。
F. 如何在sql server中更好的實現並發控制
一 ： 對表進行手動加鎖 ，像這樣：
SQL code?
SELECT * FROM table WITH (TABLOCKX)
二： 設置隔離級別實現並發控制，如下所示：
SQL code?
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED
三：使用時間戳
每一次對資料庫做更新時都要留下TIMESTAMP, 修改之前要取得TIMESTAMP, 提交時要比較數據的TIMESTAMP, 如果不同則停止處理, 向用戶提示在他操作期間, 他所看到的數據已經被他人改動過了
G. 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）。
H. sql實現並發控制的主要方法是
事務和鎖。
I. MS SQL 存儲過程 高並發，該怎麼處理
1.事務不要大，太大一方面佔用資源多，另外對資源加鎖時間也長
2.合理的索引，使事務快速完成
3.表的欄位和記錄不要涉及多個業務，不同的業務使用不同的表
4.優化程序設計，將大的業務分解
簡單的說：就是使並發操作對資源的使用降低到最小
J. 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。