随着互联网的高速发展，互联网用户不断增加，系统的性能面临着巨大的考验，其中对数据库的高并发访问便是一个关键的问题，例如淘宝在双十一的时候，用户访问量激增，如果处理不好数据库的数据库的高并发访问，那给淘宝带来的后果是不可估计的，本文从数据库设计，查询的优化，负载均衡等方面详细介绍了该如何提高数据库的高并发访问。
关键词：数据库，高并发访问，负载均衡
近年来，数据库的高并发访问一直是一个焦点问题，随着互联网时代的到来，数据库的高并发访问性能显得尤为重要，如果仍采用传统的访问模式的话，就可能造成许多问题，比如用户的等待时间过长，导致用户的体验极差，系统的崩溃等问题
对于解决该问题，提出以下几点建议：
- 数据库结构的设计
为了保证数据库的一致性和完整性，在设计表结构时通常采用表关联尽可能降低数据的冗余，如果数据的冗余度比较低，数据的完整性得以保证，可以提高系统的吞吐量，以提高系统的并发访问量。
在设置数据库表结构的时候还应该注意以下几点，能用数字类型存储的数据尽量不要用字符串类型存储，应为数字类型在查找时比较一次就够了，而字符串需要一个字符一个字符的进行比较；在满足数据存储长度的前提下字段的长度应该设置的短一些，这样可以提供查询的效率
- 查询语句的优化
在对数据的查询时，应该尽量把索引放在首位，并且查询的结构要尽量简单，其实，有时候顺序不同的一条sql语句，查询效率可以差出很多，比如以下两条sql语句
select * from user where name=lisi and ID >10000
select * from user where ID > 10000 andname=lisi
执行第一条语句时是对全表进行扫描，然后找出ID>10000的数据，而第二条sql语句先根据索引查找ID>10000的用户，再在ID>10000的用户中查找name=’lisi’的人。当表结构中的数据很多时，两个sql语句的查询效率可想而知，以下提出几点具体值得注意的地方：在查询语句where中尽量少使用null值判断，尽量避免使用！=、>等操作符，尽量避免使用or，因为这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
- 采用主从复制，读写分离，负载均衡的策略
目前，大部分的主流关系型数据库都提供了主从复制的功能，通过配置两台（或多台）数据库的主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站可以利用数据库的这一功能，实现数据库的读写分离，从而改善数据库的负载压力。一个系统的读操作远远多于写操作，因此写操作发向 master，读操作发向 slaves 进行操作（简单的轮循算法来决定使用哪个slave）。利用数据库的读写分离，Web 服务器在写数据的时候，访问主数据库（Master），主数据库通过主从复制机制将数据更新同步到从数据库（Slave），这样当 Web 服务器读数据的时候，就可以通过从数据库获得数据。这一方案使得在大量读操作的 Web 应用可以轻松地读取数据，而主数据库也只会承受少量的写入操作，还可以实现数据热备份，可谓是一举两得的方案。
因此我们如果想要提高系统对数据库的高并发访问，可以从优化数据库结构，优化表结构，优化查询语句，采用负载均衡，读写分离的方法等方面进行设计优化。
