电商网站作为一个大型的互联网平台，必然会经常面临着高并发的访问。而这种高并发的访问，往往会带来数据库读写效率的下降，影响整个平台的运行速度与效率。所以，在开发与运营电商网站时，必须针对这个问题进行优化。接下来，本文将从以下四个方面，分别提出并解决电商网站并发访问中的数据库读写优化问题。

1. 并发读取问题

对于电商网站，众多的用户同时在访问和购买商品，如何避免多个用户同时读取同一份数据，造成数据错误，是一个重要的问题。常规的解决方式，可以使用数据库的悲观读取和乐观读取。悲观读取通过占用表的行记录上的锁，来阻止（尽可能）数据被其他线程改变。而乐观读取则通过在表上添加版本号等机制，在读取时判断是否发生了变化。在遇到并发读取的情况下，可以配合使用悲观读取和乐观读取，进一步提高读取数据的效率和正确性。

2. 并发写入问题

与读取不同，写入的并发问题，一般生命周期更长，在写入的时候需要进行数据的校验、关联，以确保数据写入的正确性和完整性。通常情况下，可以使用缓存来解决并发写入问题。缓存作为一种缓存技术，其最大的优点在于将数据存储在内存中，减少IO操作，降低访问数据库的频率，提供更快的数据访问速度。同时，缓存还可以通过一些机制，如MVC模型中的Memcache机制，来解决缓存的一致性问题。

3. SQL优化问题

在多数情况下，数据库的性能不是受到CPU或者内存的约束，而是受到IO瓶颈的约束。一个SQL的执行时间，可能需要花费几毫秒，甚至更久的时间，而这个时间的长短主要取决于SQL语句的复杂度和执行计划的优化程度。因此，我们需要使用一些工具，诸如Explain等，来分析和优化SQL语句的执行计划，以解决在并发访问中，由于SQL性能问题而产生的瓶颈问题。

4. 慢查询问题

伴随着大数据时代的到来，对数据库的查询速度要求也越来越高，一旦查询速度慢，就会直接影响到用户的体验和网站的留存率。在这一情况下，针对SQL查询，需考虑使用索引优化、预编译语句、表分区等技术，以解决慢查询影响。值得注意的是，想要提高数据库的读写效率，必须保证数据库的稳定性，定期维护数据库，及时清理无用数据，避免过多无效的数据在数据库中堆积。

总之，在电商网站的并发访问中，数据库读写的效率是影响整个网络运行效率和用户体验质量的重要因素之一。为避免无效和冗余的数据，对于数据库并发读写存在的问题，我们应采取悲观读取和乐观读取技术相配合，以保证数据的读取正确性。对于并发写入问题，应通过缓存技术进行解决。针对SQL性能问题，则可运用SQL性能优化工具，如Explain等，以优化SQL性能，解决在并发访问中由此产生的瓶颈问题。最后，我们还必须充分维护数据库的稳定性，及时进行无用数据的清空和维护，以保证数据库能够稳定运行。