1、每秒同时1000个并发，但mysql数据库同时只支持400个连接，这样mysql就会宕机 解决方案 ：使用连接池，这个连接池建立了300个与mysql的连接对象，这1000个并发有序地共享连接池里的300个连接。
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2、mysql会为每个连接创建一个单独的线程来查询。不同于redis数据基本都在内存中，因为mysql会有大量的读取磁盘的IO操作，所以多个线程一起工作会比一个个查询要快。
3、这是很费时的一个操作。因此，使用连接池来代替普通的建立连接操作，能提高并发度。 使用缓存技术。
4、连接先建立一些连接，并且这些连接允许共享，因此这样就节省了每次连接的时间开销。Mysql数据库为例，连接池在Tomcat中的配置与使用。创建数据库Student，表student 配置server.xml文件。
5、像打开关闭数据库连接这种和数据库的交互可能是很费时的，尤其是当客户端数量增加的时候，会消耗大量的资源，成本是非常高的。可以在应用服务器启动的时候建立很多个数据库连接并维护在一个池中。连接请求由池中的连接提供。
6、漏桶算法和令牌桶算法的选择 两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。
MySQL 支持的压缩算法这块是 MySQL 所有涉及到压缩的基础，不仅仅用于压缩表，也用于其它地方。比如客户端请求到 MySQL 服务端的数据压缩；主从之间的压缩传输；利用克隆插件来复制数据库操作的压缩传输等等。
为什么要备份成 zip 呢？是为了变成一个包携带方便吗？ mysqldump 也可以将整个数据库导出成单个文件的，如果要变成 zip ，你再用 winrar 对导出后的文件压缩一下就行了。
备份MySQL数据库为带删除表的格式，能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump 备份的时候使用 --extended-insert=false 参数。
如果Key_reads太大，则应该把my点吸烟 f中Key_buffer_size变大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。
MySQL Replication架构一：常规复制架构--Master-slaves，是由一个Master复制到一个或多个Salve的架构模式，主要用于读压力大的应用数据库端廉价扩展解决方案，读写分离，Master主要负责写方面的压力。
III Mysql设计优化III.1存储引擎的选择Myisam：数据库并发不大，读多写少，而且都能很好的用到索引，sql语句比较简单的应用，TB数据仓库Innodb：并发访问大，写操作比较多，有外键、事务等需求的应用，系统内存较大。
也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。
然后是分区，分区可以将表分离在若干不同的表空间上，用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表，给大表在物理一级的可管理性。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。
1、如果没有指定SQL 语句，mysqlslap 会自动生成查询schema 的SELECT 语句。MySQL Benchmark Suite （sql-bench）在MySQL 的发行包中也提供了一款自己的基准测试套件，可以用于在不同数据库服务器上进行比较测试。
2、mysql SELECT * FROM table LIMIT 5； //检索前5个记录行 MySQL的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降。同样是取10条数据，下面两句就不是一个数量级别的。
3、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。
4、如何模拟mybatis测试mysql性能 亲Mybatis是自己写Sql语句啊，和Hibernate不一样。 如何知道上面的，你还要知道MySql有一个分页语句叫limit，如：limit(1，10)；前面一个参数是起始未知，后面一个是查询多少个。
进入mysql管理页面，点击进行执行SQL语句页面，输入以下内容：SELECT * from 你要查的表名 where 自增长的主键/日期 ORDER BY createtime DESC LIMIT 5，然后点击运行，就能看到结果了。
select * form file_prc where flag=1 order by createdate desc；得到list 返回list[0]就行了。。
ID 一般可以设置为自动增长。或者日期都可以啊。不过一般都是自动增长的。
如上方法是获得最新的N条记录，比最新的一条记录难度高几个数量级，你把范围缩小一下就是最新的一条。我喜欢用我自己写的那个方法，主要是在某些条件下比分组快。然后将集合构建模块放入 如上方法的子查询里即可。