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高并发的情况下，对于系统各个方面都有一定的要求，单从数据库层面主要有以下几点：
高并发的场景读写分离是第一要做的。一般的系统都是读的频率要远远大于写的频率。所以我们将读写分开，从库读，主库写，一主多从，根据qps和iops大小再进行扩容调整。
分库分表的目的在于降低单个表的数据量，提升查询效率。主要有横向拆分和纵向拆分。横向就是把一张表的数据分到不同的库或表，每张表的数据结构一样。纵向就是把一张宽表拆分成小表。例如，一张表有50个字段，可以将常用的字段放到一张表，不常用的放到另一张表。
索引是必须要的。针对查询条的不同，建立相关索引，可以极大的提升查询效率。
最后，我们加入缓存、优化sql、优化业务逻辑，目的就是尽可能的减少操作数据库的次数，降低iops。
以mysql为列：
1：支撑高并发系统，一定会涉及事务，所以数据库引擎必选innodb，innodb支持事务，事务级别根据业务而定，如果业务数据一致性要求很高，事务就开启序列化级别，这样就完全隔离事务，但是会导致锁资源竞争加剧。mysql的性能有一定的降低。
2：读写分离，数据库分成主库和从库，主库负责写数据，丛库负责读数据。注意主从数据库数据一致性问题。
3：冷热数据分离，美团，饿了么部分设计采用冷热数据分离，拿订单来说，已送达订单，主要的业务场景就是查询，越往前的数据查询的概率就越低。这就是冷数据。正在交易的订单就是热数据，需要时时查询和更新。对于冷数据，可以放到redis缓存。这样会增加查询效率。
4：数据表设计，充分利用索引查询。业务sql避免返回无用的行和列，禁止使用select *查询，查询的时候加limit，尽可能返回满足要求的行。对于复杂的sql，考虑拆分sql，拆分sql有一个好处，重复查询的sql，第二次查询会放到mysql的缓冲区，避免重复操作磁盘，提高访问的性能。
5：分库分表。比如业务数据按月分等。一定程度缓解增删改查的压力。
希望对你有一定的帮助。谢谢。
所谓并发，从概念可以看出其并不是并行，在用户的角度来看有一种同时执行的错觉，但在数据库内部确实串行的，或者说在某种粒度是串行的。
以更新表中某一行数据为例，在更新时会对改行数据加锁，避免其它进程对该行的访问，从而避免数据冲突。
除此以外，还有其它各种锁来适应不同的场景。所以，我们所谓的并发场景下，并不会出现数据问题。
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