一、問題分析
考官主要是對數據庫優化方面的考核，一般數據庫優化分為性能和應用方面的，如你了解 sql 優化嗎；百萬數據怎么優化等
二、 核心答案講解
1、根據服務層面 、配置 mysql 性能優化參數；
2、從系統層面增強 mysql 的性能 、優化數據表結構、字段類型、字段索引、分表，分庫、讀寫分離等等。
3、從數據庫層面增強性能 、優化 SQL 語句，合理使用字段索引。
4、從代碼層面增強性能 、使用緩存和 NoSQL 數據庫方式存儲，如 MongoDB/Memcached/Redis 來緩解高並發下數據庫查詢的壓力。
5、減少數據庫操作次數，盡量使用數據庫訪問驅動的批處理方法。
6、不常使用的數據遷移備份，避免每次都在海量數據中去檢索。
7、提升數據庫服務器硬件配置，或者搭建數據庫集群。
8、編程手段防止 SQL 注入 、使用 JDBC PreparedStatement按位插入或查詢；正則表達式過濾（非法字符串過濾）；
三、問題擴展
1、Sql 優化
1）應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描；
2）應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如 、select id from t where num is null可以在 num 上設置默認值 0，確保表中 num 列沒有 null值，然后這樣查詢 ：
select id from t where num=0；
3）很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇；
4）用 Where 子句替換 HAVING 子句 因為 HAVING 只會在檢索出所有記錄之后才對結果集進行過濾；
5）select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count 會引起全表掃描，並且沒有任何業務意義，是一定要杜絕的；
2、索引
1）索引概念 、對數據庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，使用索引可快速訪問數據庫表中的特定信息。如果我們把一個表的內容認為是一本字典，那索引就相當於字典的目錄
2）索引類型 ：
邏輯上 ：Single column 單行索引
Concatenated 多行索引
Unique 唯一索引
NonUnique 非唯一索引
Function-based 函數索引
Domain 域索引
物理上：
Partitioned 分區索引
NonPartitioned 非分區索引
B-tree ：
Normal 正常型 B 樹
Rever Key 反轉型 B 樹
Bitmap 位圖索引
MySQL索引分為普通索引、唯一索引、主鍵索引、組合索引、全文索引
3）何時使用索引
①主鍵，unique 字段；
②和其他表做連接的字段需要加索引；
③在 where 里使用＞，≥，＝，＜，≤，is null 和 between
等字段；
④使用不以通配符開始的 like，where A like 'China%'；
⑤聚集函數 MIN()，MAX()中的字段；
⑥order by 和 group by 字段；
4）索引何時失效
①組合索引未使用最左前綴，例如組合索引（A，B），where B=b 不會使用索引；
②like 未使用最左前綴，where A like '%China'；
③搜索一個索引而在另一個索引上做 order by，whereA=a order by B，只使用 A 上的索引，因為查詢只使用一個索引 ；
④or 會使索引失效。如果查詢字段相同，也可以使用索引。例如 where A=a1 or A=a2（生效），where A=a orB=b（失效）
⑤如果列類型是字符串，要使用引號。例如 whereA='China'，否則索引失效（會進行類型轉換）；
⑥在索引列上的操作，函數（upper()等）、or、！=(<>)、not in 等；
四、結合項目中使用
1.常用但不經常修改的字段建索引(譬如商品表的商品名稱等字段)，達到檢索速度增快，用戶體驗度增高的目的
2.用 mycat 進行分庫分表
垂直拆分是基於數據庫中的"列"進行，某個表字段較多，可以新建一張擴展表，將不經常用或字段長度較大的字段拆分出去到擴展表中。例如用戶表，在字段很多的情況下（例如一個大表有 100 多個字段），通過"大表拆小表"，更便於開發與維護，也能避免跨頁問題
水平分表
水平切分分為庫內分表和分庫分表，是根據表內數據內在的邏輯關系，將同一個表按不同的條件分散到多個數據庫或多個表中，每個表中只包含一部分數據，從而使得單個表的數據量變小，達到分布式的效果（如訂單表）