以下是一个示例代码，展示了如何在Python中使用线程来处理并发数据库连接数量的问题：

import threading
import pymysql

# 创建数据库连接池
db_pool = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='username',
    password='password',
    db='database_name',
    charset='utf8mb4',
    cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,
    autocommit=True
)

# 创建一个线程锁，用于同步访问数据库连接池
lock = threading.Lock()

# 定义一个工作线程类
class WorkerThread(threading.Thread):
    def __init__(self, thread_id):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.thread_id = thread_id

    def run(self):
        global db_pool
        global lock

        # 获取数据库连接
        with lock:
            conn = db_pool.cursor()

        # 执行数据库查询操作
        query = "SELECT * FROM table_name"
        conn.execute(query)
        results = conn.fetchall()

        # 打印结果
        print("Thread %d: %s" % (self.thread_id, results))

        # 关闭数据库连接
        with lock:
            conn.close()

# 创建多个工作线程
num_threads = 5
threads = []

for i in range(num_threads):
    thread = WorkerThread(i)
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

在这个示例中，我们首先创建了一个数据库连接池，它可以管理多个数据库连接。然后，我们使用一个全局的线程锁来同步访问数据库连接池，以确保每个线程在使用数据库连接时都能够正确地进行同步。

然后，我们定义了一个工作线程类，它继承自threading.Thread，并覆盖了run方法来执行实际的数据库查询操作。在run方法中，我们首先获取一个数据库连接，然后执行查询操作，并打印结果。最后，我们关闭数据库连接。

在主程序中，我们创建了多个工作线程，并将它们添加到一个线程列表中。然后，我们启动每个线程，并使用join方法等待所有线程完成。

通过使用线程和数据库连接池，我们可以实现并发处理多个数据库连接，从而提高数据库的并发性能。