多程序同时 *** 作数据库是否会存在问题。

理论上是不会出现问题，不过首先一个用户在写表时需要将表锁定，此时其它用户调用此表时就处于等待状态，这些 *** 作都是有数据库管理系统来完成。但如果你的机器性能不佳，那么当多用户同时 *** 作数据库表时就会出现并发性能不佳的问题。

大数据并发处理解决方案：

1、HTML静态化

效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。

2、服务器分离

对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，是最消耗资源的，于是有必要将与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的服务器，甚至很多台服务器。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问题而崩溃，在应用服务器和服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群 *** 作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。

3、数据库集群和库表散列

大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。

4、缓存

缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。

网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，net不是很熟悉，相信也肯定有。

5、镜像

镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。

6、负载均衡

负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。

硬件四层交换

第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。　第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有>

几百人报名就叫并发吗？

概念错了！

几百人 *** 作几百条互不相关的数据那个不叫并发，只有同时 *** 作同一条数据的情况才叫并发。

如果两人同时修改同一条数据的话，那个要不就使用行锁（悲观锁），要不就用version（乐观锁）控制。

其它情况无需考虑的。

一、数据库结构的设计

为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。（例如用户表的地区，我们可以把地区另外存放到一个地区表中）如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，提高了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。不要用自增属性字段作为主键与子表关联。不便于系统的迁移和数据恢复。对外统计系统映射关系丢失。

表的设计具体注意的问题：

1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。

2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的（电话号码），这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

3、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar都是8000字节,char查询快，但是耗存储空间，varchar查询相对慢一些但是节省存储空间。在设计字段的时候可以灵活选择，例如用户名、密码等长度变化不大的字段可以选择CHAR，对于评论等长度变化大的字段可以选择VARCHAR。

4、字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下，应该尽可能的设得短一些，这样可以提高查询的效率，而且在建立索引的时候也可以减少资源的消耗。

二、查询的优化

在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；

在查询时，不要过多地使用通配符如SELECT FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROMT1；在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROMT1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。

在没有建索引的情况下，数据库查找某一条数据，就必须进行全表扫描了，对所有数据进行一次遍历，查找出符合条件的记录。在数据量比较小的情况下，也许看不出明显的差别，但是当数据量大的情况下，这种情况就是极为糟糕的了。

SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQLSERVER误解。比如：

select from table1 where name='zhangsan' and tID >10000和执行:

select from table1 where tID > 10000 andname='zhangsan'

一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name='zhangsan'的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。

事实上，这样的担心是不必要的。SQLSERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。

所以，优化查询最重要的就是，尽量使语句符合查询优化器的规则避免全表扫描而使用索引查询。

具体要注意的：

1应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

2应尽量避免在 where子句中使用!=或<> *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

3应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20s

4in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

7应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

SELECT FROM T1 WHERE F1/2=100

应改为:

SELECT FROM T1 WHERE F1=1002

SELECT FROM RECORD WHERESUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

应改为:

SELECT FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) >21

应改为:

SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers

WHERE dateofbirth <DATEADD(yy,-21,GETDATE())

即：任何对列的 *** 作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将 *** 作移至等号右边。

8应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t wheresubstring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t wheredatediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' andcreatedate<'2005-12-1'

9不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

10在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

11很多时候用 exists是一个好的选择：

elect num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=anum)

但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count()那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如：

IF (SELECT COUNT() FROM table_name WHERE column_name ='xxx')

可以写成：

IF EXISTS (SELECT FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

12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）。

13避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

14临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

15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。

16如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

17在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

18尽量避免大事务 *** 作，提高系统并发能力。

19尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

20避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化 *** 作。例如:

SELECT name FROM employee WHERE salary >60000

在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。

23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY

SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BYOrderID

可改为：

SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10

24能用UNION ALL就不要用UNION

UNION ALL不执行SELECTDISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源

35尽量不要用SELECT INTO语句。

SELECT INOT 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。

四、建立高效的索引

　创建索引一般有以下两个目的：维护被索引列的唯一性和提供快速访问表中数据的策略。

大型数据库有两种索引即簇索引和非簇索引，一个没有簇索引的表是按堆结构存储数据，所有的数据均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其数据在物理上会按照簇索引键的顺序存储，一个表只允许有一个簇索引，因此，根据B树结构，可以理解添加任何一种索引均能提高按索引列查询的速度，但会降低插入、更新、删除 *** 作的性能，尤其是当填充因子（FillFactor）较大时。所以对索引较多的表进行频繁的插入、更新、删除 *** 作，建表和索引时因设置较小的填充因子，以便在各数据页中留下较多的自由空间，减少页分割及重新组织的工作。

索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。作为一条规则，我通常对逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列[字段]采用非成组索引。不过，索引就象是盐，太多了菜就咸了。你得考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。

实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clusteredindex，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclusteredindex，也称非聚类索引、非簇集索引）。

聚集索引和非聚集索引的区别：

其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。

我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。

如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。

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