MySQL 数据库压力是指数据量增大、查询负载增加和并发访问增多时，MySQL 数据库所面临的负载压力。当数据量变得庞大时，数据库查询的时间会变得很长，导致应用程序响应缓慢，用户体验受到影响。为了克服这个问题，应该采取以下措施。

1. 使用索引

当表中的数据量非常大时，查询时间会变得很长。为了优化查询时间，我们可以使用索引。索引是一个数据结构，可以加速 SQL 查询。使用优化器规划器（optimizer）可以生成一个最优的查询计划，这个计划包含了最快的索引访问方式。如果没有合适的索引支持，SQL 查询将会进行全表扫描，时间会变得更长。

2. 修改数据类型

当数据量越来越大时，我们需要考虑的是如何使用更小的数据类型来存储数据。例如，如果某个字段保存小数，可以改为整数。如果需要保存字符，可以将字符限制为可接受的范围，从而减少存储空间。

3. 数据库分区

如果表格的数据量越来越大，特别是当数据行变成数百万条时，查询会变得非常慢。一个好的解决方法是：将数据分区。例如，如果你有一个表，它包含数百万行记录，那么可以将表分成几个子表，每个子表仅包含一部分行。分区可以缩短查询时间，并降低数据库的负载压力。

4. 数据库分片

如果分区无法满足需求，可以考虑数据库分片。数据库分片是将大型数据库拆分成多个小的数据库（或分布式数据库），每个数据库能够独立承受其负载，从而达到垂直扩展和水平扩展的目的。

5. 使用缓存

使用缓存可以减少对数据库的访问次数，从而降低数据库负载。例如，可以使用 memcached 缓存一些经常访问的数据，从而加快应用的响应速度。Redis 缓存也是一个不错的选择，特别是如果需要存储更丰富的数据类型，例如有序集合、哈希表等。

综上所述，MySQL 数据库压力问题是一个普遍存在的问题，但我们可以采取一些措施来缓解这个问题。优化查询，使用索引和缓存技术，将数据分区和分片等方法，可以让我们的数据库更高效地运行，满足应用程序的需求。

MySQL 数据库在高并**况下，可能会面临一定的压力。这些压力包括：连接压力、查询压力、写入压力等等。

以下是几种可能的压力和如何解决它们：

1.连接压力

在高并**况下，数据库连接数可能会超出设定的极限。这会导致部分请求无法得到响应或响应缓慢。解决此类问题的方法是适当增加并发连接数量，或者提高数据库服务器的配置来增加处理连接的能力。

2.查询压力

在处理大量的查询请求的情况下，数据库可能会让一些查询变得异常缓慢。有几种方法可以缓解这种压力：

-使用索引

为查询中经常使用的列创建索引可以加快查询速度。

-优化查询

优化查询可以排除不必要的条件和限制，并优化查询语句的结构，使其更高效。

-分片

将数据分散在多个服务器上，每个服务器只处理部分数据，这样就可以有效缓解查询压力。

3.写入压力

写入压力会增加 MySQL 的负载并且降低处理速度。以下是几种方法可以缓解写入压力：

-使用缓存

对于反复执行的相同写入操作，使用缓存以避免重复写入。

-使用异步操作

异步操作可以提高写入性能，在写入数据时将数据缓冲并且批量处理写入操作。

-优化表结构

优化表结构可以减少 MySQL 处理写入请求的时间，加快写入操作。

总之，处理 MySQL 数据库压力需要在多个方面进行优化才能取得最佳效果。需要综合考虑连接压力、查询压力和写入压力等各种可能的因素，并根据实际情况进行调整来保证 MySQL 数据库的高性能和可靠性。