具体的miRNA数据库并发处理能力可能因不同的数据库系统、硬件资源、以及数据库的设计和优化程度而异。然而，一般而言，数据库的并发处理能力可以通过以下几种方式进行优化：
- 连接池技术：使用连接池可以减少创建和销毁连接的开销，提高数据库连接的复用性。常见的连接池有HikariCP、C3P0和DBCP等。合理配置连接池的大小，以适应应用的并发需求。
- 批处理操作：使用JDBC的批处理功能可以减少与数据库的交互次数，提高数据插入、更新和删除的效率。例如，使用addBatch()、executeBatch()方法进行批量操作。
- 预编译语句：预编译语句可以提高SQL语句的执行效率，减少SQL解析的时间。在JDBC中，可以使用PreparedStatement类来实现预编译语句。
- 索引优化：合理地创建和使用索引可以大大提高查询性能。根据业务需求，为经常用于查询条件的字段创建索引。同时，避免在频繁更新的字段上创建索引，以免影响写操作的性能。
- 分页查询：对于大量数据的查询，可以使用分页查询来减少单次查询的数据量，提高查询速度。在JDBC中，可以通过设置RowSet的页面大小来实现分页查询。
- 事务管理：合理地使用事务可以提高数据的一致性和完整性。对于需要保证数据一致性的操作，可以使用JDBC的事务控制功能，如Connection类的setAutoCommit(false)和commit()方法。
- 分布式数据库：当单个数据库无法满足并发处理需求时，可以考虑使用分布式数据库，如MySQL集群、分片等，将数据分散到多个节点进行处理，提高并发处理能力。
虽然上述信息提供了数据库并发处理能力的一般性优化策略，但具体到miRNA数据库的并发处理能力，可能需要更详细的技术文档或性能测试数据来确定。建议直接咨询相关数据库提供商或查阅其官方文档，以获取最准确的信息。