当然支持100万并发。 首先，我们必须做出决定，把阅读和写作分开。 然后，它取决于你需要分配多少个单元用于写作和阅读。 我的SQL集群不建议您使用它，因为有太多的错误。 所有这些都需要先进行压力测试。 业务不同，SQL写读也不同。 压力测试应根据具体业务进行。 受服务器配置和网络环境的限制，MySQL数据库支持的并发连接的最大数量为16384、实际服务器支持的并发连接的数量会更小。 主要决定因素：1，服务器CPU和内存的配置。 2、 网络带宽。 上行带宽对互联网连接的影响尤为明显。对数据库结构进行优化：组织数据库的模式，表和字段，以减少I/O开销，将相关项一起保存，并提前计划，使性能随着数据量的增长而保持在较高水平。 数据表应设计为最小化占用的空间，表的主键应尽可能短。 对于InnoDB表，主键所在的列可以在每个辅助索引条目中复制。 因此，如果有许多次级索引，一个短的主键可以节省大量的空间。 只创建需要提高查询性能的索引。 索引便于检索，但增加了插入和更新操作的执行时间。 Inno DB：特性/Inno DB提供的配置可以减少维护二级索引所需的磁盘I/O。 大型数据库可能会遇到大量的表操作和大量的I/O来保持二级索引的最新。 当相关页面不在缓冲池中时，InnoDB的changebuffer将更改并缓存到次要索引条目。 因此避免了页面引起的耗时的I/O操作不能立即从磁盘读取。 当一个页面被加载到缓冲池中时，缓存的更改被合并，更新的页面被刷新到磁盘。 这提高了性能，适用于MySQL5、5及更高版本。
mysql百万并发量：关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高
如何提高数据mysql处理超过万级的查询速度
近期，由于工作需要，开始关注Mysql数据库中选择查询语句的相关优化方法。
当mysql表中数据量达到百万时，普通SQL的查询效率线性下降，如果where中的查询条件较多，则无法容忍查询速度。 一旦被测试在包含400万条以上记录(索引)的表上执行条件查询，查询时间高达40秒，相信这么高的查询延迟，任何用户都会抓狂。 如何提高sql语句查询的效率非常重要。 这里有30种SQL查询语句优化方法已经在互联网上广泛流传：
1、应尽量避免使用where子句！ =或
2、优化查询，尽可能避免全表扫描，并首先考虑对Where和Order中涉及的列进行索引。
应尽量避免where子句中字段的空值判断，否则会导致引擎放弃索引并执行全表扫描，如：
从t中选择id，其中num为NULL
您可以在num上设置默认值0，以确保表中的num列没有空值，然后查询：
从t中选择id，其中num=0
尽量避免使用或在where子句连接条件，否则引擎将放弃使用索引进行全表扫描，例如：
从num=10的t中选择id，或者从num=20的t中选择num选择idmysql并发量。
此项可查询：mysql单机最大并发量。
从t中选择id，其中num=10
团结一致mysql最大并发量。
从t中选择id，其中num=20mysql每秒最大并发量。
5、以下查询还将导致完整的表格扫描：
从t中选择id，名称为%c%‘。为了提高效率，可以考虑全文检索。 对于6，in和notin也应该谨慎使用，否则它将导致完整的表扫描，例如：从t中选择id，其中numin(1，2，3)对于连续值，使用between而不是in：从t中选择id，其中num在1到37之间。 如果在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。 由于SQL在运行时只解析局部变量，优化器不能延迟选择访问计划以运行时间；它必须在编译时这样做。 然而，如果在编译时建立了访问计划，则变量的值仍然未知，不能用作索引选择的输入。 下面的语句将扫描整个表：从t中选择id，其中num=@num您可以强制查询使用索引：从t中选择id，其中num=@num8、我们应该尽量避免在where子句中字段上进行表达式操作，这会导致引擎放弃索引的使用，扫描整个表。 例如：从t中选择id，其中num/2=100应更改为：从t中选择id，其中num=100*29、 应尽量避免where子句中字段上的函数操作，这将导致引擎放弃索引的使用，扫描整个表。 例如：从t中选择id，其中子字符串(名称，1，3)=‘ABC’-名称ID以ABCbr开头；从t中选择id，其中日期diff(创建日期，‘2005-11-30’)=0-‘2005-11-30’应该更改为：从t中选择id，名称如‘ABC%‘。从t中选择id，其中createdate=‘2005-11-30和createdate‘2005-12-1’mysql数据库并发量。
永远不要在where子句中“=”的左边执行函数、算术运算或其他表达式操作，否则系统可能无法正确使用索引。
11、 当使用索引字段作为条件时，如果索引是复合索引，则系统必须使用索引中的第一个字段作为条件，以确保索引被使用，否则索引将不被使用，字段的顺序应尽可能与索引的顺序一致。不要写无意义的查询，如生成空表结构：
从t中选择col1，col2into#t，其中1=0
这种类型的代码不返回任何结果集，但它消耗系统资源，应改为：阿里云mysql并发量。
创建表#t(。)
多次以存在代替in是一个很好的选择：
从其中的num中选择num(从b中选择num)
改为：
从存在的地方选择num(从b中选择1，其中num=a。num)
并非所有索引都对查询有效，SQL查询是根据表中的数据进行优化的。 当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会利用索引，例如在表性别中有字段，男性、女性几乎各占一半，即使索引是建立在性别上的，也不能提高查询效率。虽然索引不是尽可能多，但它们可以提高相应选择的效率，但也降低了插入和更新的效率，因为在插入或更新时可以重建索引。 对于一个表，最好不要有六个以上的索引，如果太多，请考虑是否需要不常使用的列上的索引。mysql 并发写入量。
16、 应尽量避免更新集群索引数据列，因为集群索引数据列的顺序是表记录的物理存储顺序，一旦该列值发生变化，将导致调整整个表记录的顺序，这将花费相当多的资源。 如果应用系统需要频繁更新集群索引数据列，则需要考虑索引是否应该作为集群索引构建。mysql 并发写入量每秒。
17、 尽量使用数字字段，尽量不要设计只包含数字信息的字符型字段，这样可以减少查询和连接性能，增加存储开销。 这是因为在处理查询和连接时，引擎将逐一比较字符串中的每个字符，并且只对数字类型进行一次比较就足够了。尽可能使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为存储空间可以通过首先将字段的长度更改为小，其次，对于查询，相对较小的字段内的搜索效率明显更高。mysql最大并发量多少。
19、 不要使用select*from t，将“*”替换为任何地方的特定字段列表，也不要返回任何不可用的字段。
20、 尝试使用表变量代替临时表。 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)。
21、 避免频繁创建和删除临时表，减少系统表资源消耗。
22、 临时表是不可用的，它们的适当使用可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型或通用表中的数据集时。 然而，对于一次性事件，最好使用导出表。在创建新的临时表时，如果一次插入的数据量较大，选择进入可以代替创建表，避免创建大量日志，以提高速度；如果数据量较小，为了方便系统表的资源，应该是创建表，然后插入。 首先
当使用临时表时，请确保在存储过程结束时显式删除所有临时表，首先截断表，然后删除表，以避免系统表的更长时间锁定。
25、 尽可能避免使用游标，因为游标效率较低，如果数据游标操作超过10,00行，则应考虑重写游标。
26、 在使用基于光标的方法或临时表方法之前，应该找到基于集合的解决方案来解决问题，这通常是更有效的。
27、 与临时表一样，游标不可用。 FAST_FORWARD小数据集使用的游标通常优于其他逐行处理方法，特别是当必须引用几个表以获得所需数据时。 在结果集中包含“总”的例程通常比使用游标执行得更快。 如果开发时间允许，可以尝试基于光标的方法和基于集合的方法，以查看哪种方法工作得更好。
设置在所有存储过程的开头，并触发设置NOCOUNON，设置SETNO COUNOFF。最后，在执行存储过程和触发器的每个语句后，不需要向客户端发送DONE_IN_PROC消息。
29、 尽量避免向客户端返回大量数据，如果金额太大，考虑相应的要求是否合理。
30、 避免大的事务操作，提高系统并发。
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