mysql数据库频繁读写，数据库频繁读写优化

...频繁读写,这样的数据可以用Mysql数据库存储吗?

1、应该使用oracle，10万条以上的数据频繁读写就应该使用oracle，还应该使用服务器集群技术。

2、你可以借鉴一下，如果现在就有百万数据的话，就最好早些转移到oracle，数据增长很迅速，而且一直用mysql对于以后的数据分析与挖掘肯定不太方便，你可以看看淘宝的数据发展史。

3、首先这么大的数据量不建议使用MySQL这种免费版的数据库系统，可以使用Oracle等这种大型数据库系统，其对于数据库中数据的管理、查询等的效率要比MySQL好非常的多。

4、通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他数据库)的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

5、设置到事物的四个特性--ACID建议你去好好看看）；你们学习myslq的原因是学习表与表的对应关系，sql语句的应用，数据库的设计等等，这是基础。而且，对于一些数据的操作我们通常也就是运用mysql来实现的。希望能帮到你。

相关问答

Q1: 读取excel表,每次读取5000条并往数据库插入,往mysql插数据时,每一次花...

1、（2）提升数据库读取速度，重数据库层面上读取速度提升主要由于几点：简化SQL、加索引和分区； 经过检查程序SQL已经是最简单，查询条件上已经增加索引。我们只能用武器：表分区。

2、第一步，把EXCEL数据转换为TXT（记事本）文件 打开EXCEL，全选数据（如果第一行是标题可能不需要），复制，打开记事本，粘贴，保存为一个文件，例如ABC.TXT。

3、我们首先建立一个数据库，然后在库中建立表，表的每个字段对应excel中的每一列。

4、打开mysql，用mysql命令创建一个表。打开office excel，按照程序提供的字段填写相应的数据。打开mysql管理工具，择表所在的数据库，点击数据库名字，右键数据，选择import wizard，选择excel file文件。

5、通过python将大批excel数据导入mysql：利用Python从EXCEL中读取两列数据存储在LIST中然后连接数据库利用insert语句和LIST 内容结合，导入数据库；然后再从数据库读取表的字段和内容，存放到EXCEL新表中即可。

Q2: 程序需要频繁调用数据库,该如何优化

1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。调整应用程序结构设计。

2、内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区(SGA区)的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区(PGA区)的大小。

3、借助explain（查询优化神器）选择更好的索引和优化查询语句 SQL的Explain通过图形化或基于文本的方式详细说明了SQL语句的每个部分是如何执行以及何时执行的，以及执行效果。

4、由于数据库的功能强大，处理数据量大，数据库的系统大数据大，安装数据库的服务器性能好，CPU及内存可以快速运算处理。本文将介绍数据库优化技巧，帮助读者更好地了解数据库的性能优化。

5、以下是数据库性能优化措施介绍调整数据结构的设计程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

6、这需要根据导致运行速度不高的原因来考虑。如果是因为数据库的关系，可以将不经常变化的却经常需要用到的数据在第一次读出来的时候保存到内存中，以后就不用再去读取了。

Q3: 如何优化mysql写入速

使用索引：在写入大量数据时，可以使用索引来提高写入速度。但是，在创建索引时需要注意，索引可以加速查询，但也会占用磁盘空间并降低写入速度。

使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX()，MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。

在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

经过对MySQL的测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考。 一条SQL语句插入多条数据。

Q4: 数据库高并发写入,怎么降低数据库的压力?

改善IO性能，例如大缓存，使用磁盘阵列等 分散压力：服务器集群，负载均衡，读写分离、数据库分片等。

推荐使用DELL R710，E5620 @40GHz(4 core)* 2或跟这个处理能力差不多的也行。 ３、物理内存，物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存。

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。

那么，读写分离就是另一种有效的方式了 当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。

可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。

Q5: 对mysql数据库表频繁添加删除修改导致数据库卡???

1、配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery ！= 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。

2、.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。2避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

3、MySQL 在修改表结构的时候可能会中断产品的正常运行影响用户体验，甚至更坏的结果，丢失数据。不是所有的数据库管理员、程序员、 MySQL 在修改表结构的时候可能会中断产品的正常运行影响用户体验，甚至更坏的结果，丢失数据。

4、当多条 SQL 并发执行时，会最终触发os层面的spinlock，导致上述情形。解决方案 将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc，相比ptmalloc，tcmalloc可以更好的支持高并发调用。

5、以MySQL为例：影响数据库性能的主要因素总结如下：sql查询速度 网卡流量 服务器硬件 磁盘IO 以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能，而就像木桶效应一样。

6、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

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