處理大量資料併發操作可以採用如下幾種方法:

1.使用快取：使用程式直接儲存到記憶體中。或者使用快取框架: 用一個特定的型別值來儲存，以區別空資料和未快取的兩種狀態。

2.資料庫最佳化：表結構最佳化;SQL語句最佳化，語法最佳化和處理邏輯最佳化;分割槽;分表;索引最佳化;使用儲存過程代替直接操作。

3.分離活躍資料:可以分為活躍使用者和不活躍使用者。

4.批次讀取和延遲修改: 高併發情況可以將多個查詢請求合併到一個。高併發且頻繁修改的可以暫存快取中。

5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個，配置主從資料庫。寫用主資料庫，讀用從資料庫。

6.分散式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中，然後再放到不同的伺服器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關係型資料庫那麼多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個表中的資料分層多塊，儲存到多個節點（分散式）。每一塊資料都有多個節點儲存（叢集）。叢集可以並行處理相同的資料，還可以保證資料的完整性。

拓展資料:

大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》中大資料指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

參考資料:

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