隨着互聯網的高速發展，互聯網用戶不斷增加，系統的性能面臨着巨大的考驗，其中對數據庫的高並發訪問便是一個關鍵的問題，例如淘寶在雙十一的時候，用戶訪問量激增，如果處理不好數據庫的數據庫的高並發訪問，那給淘寶帶來的后果是不可估計的，本文從數據庫設計，查詢的優化，負載均衡等方面詳細介紹了該如何提高數據庫的高並發訪問。
關鍵詞：數據庫，高並發訪問，負載均衡
近年來，數據庫的高並發訪問一直是一個焦點問題，隨着互聯網時代的到來，數據庫的高並發訪問性能顯得尤為重要，如果仍采用傳統的訪問模式的話，就可能造成許多問題，比如用戶的等待時間過長，導致用戶的體驗極差，系統的崩潰等問題
對於解決該問題，提出以下幾點建議：
- 數據庫結構的設計
為了保證數據庫的一致性和完整性，在設計表結構時通常采用表關聯盡可能降低數據的冗余，如果數據的冗余度比較低，數據的完整性得以保證，可以提高系統的吞吐量，以提高系統的並發訪問量。
在設置數據庫表結構的時候還應該注意以下幾點，能用數字類型存儲的數據盡量不要用字符串類型存儲，應為數字類型在查找時比較一次就夠了，而字符串需要一個字符一個字符的進行比較；在滿足數據存儲長度的前提下字段的長度應該設置的短一些，這樣可以提供查詢的效率
- 查詢語句的優化
在對數據的查詢時，應該盡量把索引放在首位，並且查詢的結構要盡量簡單，其實，有時候順序不同的一條sql語句，查詢效率可以差出很多，比如以下兩條sql語句
select * from user where name=lisi and ID >10000
select * from user where ID > 10000 andname=lisi
執行第一條語句時是對全表進行掃描，然后找出ID>10000的數據，而第二條sql語句先根據索引查找ID>10000的用戶，再在ID>10000的用戶中查找name=’lisi’的人。當表結構中的數據很多時，兩個sql語句的查詢效率可想而知，以下提出幾點具體值得注意的地方：在查詢語句where中盡量少使用null值判斷，盡量避免使用！=、>等操作符，盡量避免使用or，因為這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
- 采用主從復制，讀寫分離，負載均衡的策略
目前，大部分的主流關系型數據庫都提供了主從復制的功能，通過配置兩台（或多台）數據庫的主從關系，可以將一台數據庫服務器的數據更新同步到另一台服務器上。網站可以利用數據庫的這一功能，實現數據庫的讀寫分離，從而改善數據庫的負載壓力。一個系統的讀操作遠遠多於寫操作，因此寫操作發向 master，讀操作發向 slaves 進行操作（簡單的輪循算法來決定使用哪個slave）。利用數據庫的讀寫分離，Web 服務器在寫數據的時候，訪問主數據庫（Master），主數據庫通過主從復制機制將數據更新同步到從數據庫（Slave），這樣當 Web 服務器讀數據的時候，就可以通過從數據庫獲得數據。這一方案使得在大量讀操作的 Web 應用可以輕松地讀取數據，而主數據庫也只會承受少量的寫入操作，還可以實現數據熱備份，可謂是一舉兩得的方案。
因此我們如果想要提高系統對數據庫的高並發訪問，可以從優化數據庫結構，優化表結構，優化查詢語句，采用負載均衡，讀寫分離的方法等方面進行設計優化。