1. 优化数据库结构
在数据库设计时，应该尽可能地将数据拆分成多个表，以减少表的行数和数据冗余。应该避免使用过多的索引，因为索引会增加查询的开销。在库存扣减的场景下，可以将库存单独存储在一个表中，以减少对商品信息表的查询次数。
2. 优化SQL语句
在进行库存扣减操作时，应该尽可能地减少SQL语句的执行次数。可以通过批量更新库存的方式来减少SQL语句的执行次数。应该避免使用不必要的查询条件，以减少查询的开销。
3. 优化并发控制
在高并发场景下，需要采用合适的并发控制策略，以保证库存扣减的准确性。可以使用悲观锁或乐观锁来控制并发。悲观锁是指在操作数据之前先锁定数据，以防止其他线程修改数据。乐观锁是指在操作数据时不加锁，而是在操作完成后检查数据是否被其他线程修改过。如果数据被修改过，则需要重新执行操作。
4. 使用缓存技术
在高并发场景下，可以使用缓存技术来提高库存扣减的效率。可以将库存的实时信息存储在缓存中，以减少对数据库的查询次数。可以使用分布式缓存技术来解决单机缓存容量不足的问题。
综上所述，包括优化数据库结构、优化SQL语句、优化并发控制和使用缓存技术。这些策略可以提高电商库存扣减的并发性能，保证库存扣减的准确性和效率。
