你这个也不会涉及到并发啊，就按正常的处理就行。一般涉及并发的都是减法问题，加法没关系。
B. SQL 事务并发问题处理 都进来看看
确保你的事务的第一句是update对应A表记录的语句，就算此时不马上把票数-1，也要确保随便update一个字段（更新成原值也可以），这样就保证了事务第一步已经给表此记录上了行锁，并发时，只要当前事务没走完，其他用户操作同条记录的操作都处于等待中不能执行，就不会发生并发出现负数的情况
这个是类似项目数据库端比较通用的解决并发问题的方法
不过你的执行时间如果是10秒太久了，至少要控制到一秒吧，高并发下，这样10秒会出问题的
C. 面试Java开发时问到高并发怎么处理的，还有sql优化有哪些办法，有哪位大神知道啊，新手！！
Java开发高并发的处理方法：
最基础的地方做起，优化我们写的代码，减少必要的资源浪费
避免频繁的使用new对象，对于整个应用只需要存在一个实例的类，我们可以使用单例模式。对于String连接操作，使用StringBuffer或StringBuilder，对于工具类可以通过静态方法来访问。
避免使用错误的方式，尽量不用instanceof做条件判断。使用java中效率高的类，比如ArrayList比Vector性能好。
图片服务器分离
对于web服务器来说，图片是最消耗资源的，于是我们有必要把图片与页面进行分离，我们把图片放到独立的图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片的问题而崩溃。在图片服务器上，我们可以对不同的配置进行优化。
具体接触过的缓存机制是hibernate的缓存机制。为了避免每次都向数据库中取得数据，我们把用户常常访问到的数据放到内存中，甚至缓存十分大的时候我们可以把内存中的缓存放到硬盘中。还有高级的分布式缓存数据库使用，都可以增加系统的抗压力。
分批传送
在做某项目的时候，一次传递的参数太多，而且数据库规定一次最多传递的参数最多是三万条，当时有五万条记录，那怎么传送呢？最终是分批传送，电梯里一次乘不下那么多的人，会报超重的bug，那就分批把人送上去。
还有一次在考试系统中，如果那么多的考试人员同时提交到数据库中，数据库的压力增大，有时会被down掉，当时采用的方法是使用ajax异步传输，没有等待考生点击提交按钮的时候，就把考生的答案自动提交，这样也避免了突然断电考生前面做过的题出现丢失的现象。
DB优化
在数据库设计的时候就要考虑到后期的维护，数据库三范式是我们设计数据库索要遵循的原则。
索引的建立：建立索引要适当，如果一个表经常用来被查询，对于增加和修改很少被用到，我们就可以为这个表建立索引，因为对于增加和修改和删除操作时，我们对索引的维护要大大超过索引给我们带来的效率。
表字段的类型选择要恰当。包括字段的长度、类型等，要根据实际存储的数据进行选择，长度不要过长，否则会影响效率。
外键要慎用，因为主键代表这一张表，而外键代表一群表，对表之间进行了关联，在删除修改等需要我们关联。
在数据库操作上。 尽量使用prepareStatement，少用Statement，因为PrepareStatement是进行预编译的。
connection设置为readOnly，Connection是对书库连接，属于重量级，我们使用即可。
连接池的使用，我们可以修改数据库默认的连接数。
D. SQLserver是怎么处理并发控制（同时有多个用户操作修改数据库中同一条记录）server和客户端分别如何处理
sqlserver
本身通过不同等级的锁处理并发控制。
有记录锁、页锁、表锁。
如果多个用户同时操作一个记录，只有第一个能修改，后面的修改时处理等等状态。
但是在一般程序界面上，多个人同时打开了同一个记录要进行修改，数据库往往是保存最后一个修改的数据。可以在保存前做验证，如果发现打开的数据已改变（界面和数据库一不致了），则提示数据已改变，重新获取新数据，然后才能修改和保存。
E. 如何优化大数据高并发量的系统的SQL语句提高效率
1. SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。 调整不良SQL通常可以从以下几点切入： ? 检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容 ? 检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写 ? 检查优化索引的使用 ? 考虑数据库的优化器 2. 避免出现SELECT * FROM table 语句，要明确查出的字段。 3. 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。 4. 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。 5. 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （*）和select top 1 语句。 6. 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。 7. 应绝对避免在order by子句中使用表达式。 8. 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。 9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。 10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。 11. 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。 12. 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。 13. 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值条件)。 注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。 14. 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。 15. 在WHERE 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。 16. 如果在语句中有not in（in）操作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。 17. 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。 18. 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。 19. 用union all 代替 union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。 当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。 数据更新的效率 1. 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。 2. 在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。 数据库物理规划的效率 为了避免I/O的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例)： table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。 Rollback Segment的分离：Rollback Segment应该放在独立的Tablespace中。 System Tablespace的分离：System Tablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object） Temp Tablesace的分离：建立单独的Temp Tablespace，并为每个user指定default Temp Tablespace 避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML操作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做DML操作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。 当我们遵循了以上原则后，仍然发现有I/O冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。 连接Table的分离：在实际应用中经常做连接查询的Table，可以将其分离在不同的Taclespace中，以减少I/O冲突。 使用分区：对数据量很大的Table和Index使用分区，放在不同的Tablespace中。 在实际的物理存储中，建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。
F. 如何在sql server中更好的实现并发控制
一 ： 对表进行手动加锁 ，像这样：
SQL code?
SELECT * FROM table WITH (TABLOCKX)
二： 设置隔离级别实现并发控制，如下所示：
SQL code?
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED
三：使用时间戳
每一次对数据库做更新时都要留下TIMESTAMP, 修改之前要取得TIMESTAMP, 提交时要比较数据的TIMESTAMP, 如果不同则停止处理, 向用户提示在他操作期间, 他所看到的数据已经被他人改动过了
G. 如何处理大量数据并发操作
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.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。
5.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.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
H. sql实现并发控制的主要方法是
事务和锁。
I. MS SQL 存储过程 高并发，该怎么处理
1.事务不要大，太大一方面占用资源多，另外对资源加锁时间也长
2.合理的索引，使事务快速完成
3.表的字段和记录不要涉及多个业务，不同的业务使用不同的表
4.优化程序设计，将大的业务分解
简单的说：就是使并发操作对资源的使用降低到最小
J. mysql数据库怎么解决高并发问题
通常情况下在PHP中MySQL查询是串行的，如果能实现MySQL查询的异步化，就能实现多条SQL语句同时执行，这样就能大大地缩短MySQL查询的耗时，提高数据库查询的效率。目前MySQL的异步查询只在MySQLi扩展提供，查询方法分别是：
1、使用MYSQLI_ASYNC模式执行mysqli::query
2、获取异步查询结果：mysqli::reap_async_query
使用mysql异步查询，需要使用mysqlnd作为PHP的MySQL数据库驱动。
使用MySQL异步查询，因为需要给所有查询都创建一个新的连接，而MySQL服务端会为每个连接创建一个单独的线程进行处理，如果创建的线程过多，则会造成线程切换引起系统负载过高。Swoole中的异步MySQL其原理是通过MYSQLI_ASYNC模式查询，然后获取mysql连接的socket，加入到epoll事件循环中，当数据库返回结果时会回调指定函数，这个过程是完全异步非阻塞的。