在多用户同时访问数据库的情况下，数据库性能会受到较大影响。当并发连接数量为5时，虽然连接数相对较少，但随着业务的增长，不合理的查询语句可能会导致数据库响应缓慢，甚至出现阻塞和超时等问题。了解数据库查询优化的基本原则对于提高系统整体性能至关重要。
1. 编写高效SQL语句
编写高效的SQL语句是优化查询的基础。应避免使用SELECT ，而是明确指定所需的列名。这不仅可以减少网络传输的数据量，还可以降低服务器的计算负担。在WHERE子句中尽量使用索引字段进行过滤，以加快检索速度。如果查询涉及多个表之间的连接操作，则需要确保这些表之间已经建立了合适的外键关系，并且在查询时指定了正确的连接条件。
2. 选择合适的数据类型
合理选择数据类型可以显著提高查询效率。例如，整型比字符型更适合用于表示数字；日期时间类型应当被优先考虑用来存储日期信息而不是字符串形式。还需要注意不同类型的存储空间需求以及它们对排序、比较运算的影响。
3. 创建和维护索引
创建适当的索引能够极大地提升查询速度。对于频繁出现在查询条件中的列（如主键、外键等），应该建立相应的唯一性或非唯一性索引。但是要注意的是，过多的索引也会增加插入、更新及删除操作的成本。必须根据实际应用场景权衡利弊，定期检查并调整现有索引结构。
4. 使用缓存机制
为了进一步减轻数据库的压力，可以引入缓存机制来保存经常访问但变化不大的数据。比如Redis就是一个非常流行的选择。它支持多种数据结构，具有极高的读写性能。通过将部分查询结果存储于内存中，可以在后续请求时直接返回缓存内容，从而减少了与数据库交互次数。
5. 分析慢查询日志
大多数关系型数据库管理系统都提供了慢查询日志功能，它可以记录执行时间超过设定阈值的所有SQL语句。定期查看这些日志有助于发现潜在的问题所在。针对每一个具体的案例，深入分析其原因，采取针对性措施加以改进。
在处理5个并发连接的情况下，我们可以通过编写高效SQL语句、选择合适的数据类型、创建和维护索引、使用缓存机制以及分析慢查询日志等方式来进行数据库查询优化。除了上述方法之外，还有其他一些技术手段可用于改善性能表现，如分库分表、读写分离等。无论采用何种策略，都需要结合具体项目特点灵活运用，并持续监控效果以便及时作出调整。
