在添加字段之前，第一个应该首先检查当前tb1表的结构，如下图所示。实例字段列添加到表，如下所示。再次看表结构和比较之前和之后的情况添加字段，如下图所示。
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在添加字段之前，第一个zd应该首先检查tb1表的当前结构。将字段列instance添加到表中，如下图。再次查看表结构，比较添加字段之前和之后的情况。
MYSQL的自增列一定要是有索引的列，设置种子值要在表的后面设置。
设置字段属性为自增长。或者 增加另外一个表，存储当前最大ID，及时更新该表，以保证ID最大，这种方法在一些应用程序中经常被用到。
Linux 平台上需要开启 CAPSYSNICE 特性。比如我机器上用systemd 给mysql 服务加上 systemctl edit mysql@80 [Service]AmbientCapabilities=CAP_SYS_NICE mysql 线程池开启后RG失效。freebsd，solaris 平台thread_priority 失效。
针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？第一种方案、数据库锁 从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。
大数据并发处理解决方案：HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。
不过按照你的描述，如果只是A1的死锁，那么A2是不会有问题的。但如果是是A1有太多的表扫描或者复杂运算导致资源紧张，那是会影响到A2的。
这是很费时的一个操作。因此，使用连接池来代替普通的建立连接操作，能提高并发度。 使用缓存技术。
我们经常会遇见“MySQL： ERROR 1040： Too many connections”的情况，通常，mysql的最大连接数默认是100， 最大可以达到16384。
当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。
怎么来实现读写分离呢？大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率比较高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离，企业中应用较少，常见代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。
SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。2尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
使用行级别锁，避免表级别或页级别锁 尽量使用支持行级别锁的存储引擎，如InnoDB；只在读操作显著多于写作的场景中(如数据仓库类的应用)使用表级别锁的存储引擎，如MyISAM；。
系统内部安全首先简单介绍一下MySQL数据库目录结构。MySQL安装好，运行了mysql_db_install脚本以后就会建立数据目录和初始化数据库。
Linux 平台上需要开启 CAPSYSNICE 特性。比如我机器上用systemd 给mysql 服务加上 systemctl edit mysql@80 [Service]AmbientCapabilities=CAP_SYS_NICE mysql 线程池开启后RG失效。freebsd，solaris 平台thread_priority 失效。
针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？第一种方案、数据库锁 从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。
当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。
令牌桶算法 令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程度的请求，因此比漏桶算法好。
mysql处理大数据很困难吧，不建议使用mysql来处理大数据。mysql有个针对大数据的产品，叫infobright，可以看看，不过好像是收费的。或者研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。
