mysql高併發的解決方法有：最佳化SQL語句，最佳化資料庫欄位，加快取，分割槽表，讀寫分離以及垂直拆分，解耦模組，水平切分等。
高併發大多的瓶頸在後臺，在儲存mysql的正常的最佳化方案如下：
（1）程式碼中sql語句最佳化
（2）資料庫欄位最佳化，索引最佳化
（3）加快取，redis/memcache等
（4）主從，讀寫分離
（5）分割槽表
（6）垂直拆分，解耦模組
（7）水平切分
方案分析：
1、方法1個方法2是最簡單，也是提升效率最快的方式。因為每條語句都命中了索引，是最高效的。但是如果是為了使sql達到最優而去建索引，那麼索引就氾濫了，對於千萬級以上的表來說，維護索引的成本大大增加，反而增加了資料庫的記憶體的開銷。
2、資料庫欄位的最佳化。曾經發現一高階程式設計師在表字段的設計上，一個日期型別，被設計為varchar型別，不規範的同時，無法對寫入資料校驗，做索引的效率也有差別
3、快取適合讀多寫少更新頻度相對較低的業務場景，否則快取異議不大，命中率不高。快取通常來說主要為了提高介面處理速度，降低併發帶來的db壓力以及由此產生的其他問題。
4、分割槽不是分表，結果還是一張表，只不過把存放的資料檔案分成了多個小塊。在表資料非常大的情況下，可以解決無法一次載入記憶體，以及大表資料維護等問題。
5、垂直拆分將表按列拆成多表，常見於將主表的擴充套件資料獨立開，文字資料獨立開，降低磁碟io的壓力。
6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升單表併發讀寫能力(壓力分散到各個分表中)和磁碟IO效能(一個非常大的.MYD檔案分攤到各個小表的.MYD檔案中)。如果沒有千萬級以上資料，為什麼要拆，僅對單表做做最佳化也是可以的；再如果沒有太大的併發量，分割槽表也一般能夠滿足。所以，一般情況下，水平拆分是最後的選擇，在設計時還是需要一步一步走。
mysql高併發的解決方法有：最佳化SQL語句，最佳化資料庫欄位，加快取，分割槽表，讀寫分離以及垂直拆分，解耦模組，水平切分等。
高併發大多的瓶頸在後臺，在儲存mysql的正常的最佳化方案如下：
（1）程式碼中sql語句最佳化
（2）資料庫欄位最佳化，索引最佳化
（3）加快取，redis/memcache等
（4）主從，讀寫分離
（5）分割槽表
（6）垂直拆分，解耦模組
（7）水平切分
方案分析：
1、方法1個方法2是最簡單，也是提升效率最快的方式。因為每條語句都命中了索引，是最高效的。但是如果是為了使sql達到最優而去建索引，那麼索引就氾濫了，對於千萬級以上的表來說，維護索引的成本大大增加，反而增加了資料庫的記憶體的開銷。
2、資料庫欄位的最佳化。曾經發現一高階程式設計師在表字段的設計上，一個日期型別，被設計為varchar型別，不規範的同時，無法對寫入資料校驗，做索引的效率也有差別
3、快取適合讀多寫少更新頻度相對較低的業務場景，否則快取異議不大，命中率不高。快取通常來說主要為了提高介面處理速度，降低併發帶來的db壓力以及由此產生的其他問題。
4、分割槽不是分表，結果還是一張表，只不過把存放的資料檔案分成了多個小塊。在表資料非常大的情況下，可以解決無法一次載入記憶體，以及大表資料維護等問題。
5、垂直拆分將表按列拆成多表，常見於將主表的擴充套件資料獨立開，文字資料獨立開，降低磁碟io的壓力。
6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升單表併發讀寫能力(壓力分散到各個分表中)和磁碟IO效能(一個非常大的.MYD檔案分攤到各個小表的.MYD檔案中)。如果沒有千萬級以上資料，為什麼要拆，僅對單表做做最佳化也是可以的；再如果沒有太大的併發量，分割槽表也一般能夠滿足。所以，一般情況下，水平拆分是最後的選擇，在設計時還是需要一步一步走。