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一、InnoDB引擎中的索引策略，了解过吗？

二、一条 sql 执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面入手？

1.检查是否走了索引，如果没有则优化SQL利用索引
2.检查所利用的索引，是否是最优索引
3.检查所查字段是否都是必须的，是否查询了过多字段，查出了多余数据；查询太多的字段会回表
4.检查表中数据是否过多，是否应该进行分库分表了
5.检查数据库实例所在机器的性能配置，是否太低，是否可以适当增加资源(内存、CPU、带宽、磁盘)

三、索引有哪几种类型？

主键索引：数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表最终只能有一个主键。
唯一索引：数据列不允许重复，允许为NULL值，一个表中允许多个列创建唯一索引。
普通索引：基本的索引类型，没有唯一性的限制，允许为NULL值
联合索引：多个列组成的一个索引，需要符合最左匹配原则
全文索引：是目前搜索引擎使用的一种关键技术
覆盖索引：查询列要被所建的索引覆盖，不需要回表

四、SQL 约束有哪几种呢？

NOT NULL: 约束字段的内容一定不能为 NULL。
UNIQUE: 约束字段唯一性，一个表允许有多个 Unique 约束。
PRIMARY KEY: 约束字段唯一，不可重复，一个表只允许存在一个
FOREIGN KEY: 外键。
CHECK: 用于控制字段值范围

五、drop、delete、truncate的区别

六、MYSQL中有几种锁，列举一下

七、如果某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化。

1、分库分表

当单表数据量出现数据量极大的情况下，要进行分库分表。

将原本存储于单个数据库上的数据拆分到多个数据库，
把原来存储在单张数据表的数据拆分到多张数据表中，实现数据切分，从而提升数据库操作性能。分库分表的实现可以分为两种方式:垂直切分和水平切分。

2、索引优化

除了分库分表，优化表结构，当然还有所以索引优化等方案~

8、乐观锁和悲观锁

悲观锁

当要对数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对数据进行加锁以防止并发。这种借助数据库锁机制，【Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”，又名“悲观锁”】。

悲观锁，具有强烈的独占性和排他特性。它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度。因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。

悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据)

之所以叫做悲观锁，是因为这是一种对数据的修改持有悲观态度的并发控制方式。总是假设最坏的情况，每次读取数据的时候都默认其他线程会更改数据，因此需要进行加锁操作，当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。悲观锁的实现：

1. 传统的关系型数据库使用这种锁机制，比如行锁、表锁、读锁、写锁等，都是在操作之前先上锁。
2. Java 里面的同步 synchronized 关键字的实现。

悲观锁主要分为共享锁和排他锁：

• 共享锁【shared locks】又称为读锁，简称 S 锁。顾名思义，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。
• 排他锁【exclusive locks】又称为写锁，简称 X 锁。顾名思义，排他锁就是不能与其他锁并存，如果一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁。获取排他锁的事务可以对数据行读取和修改。

乐观锁

乐观锁是相对悲观锁而言的，乐观锁假设数据一般情况不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果冲突，则返回给用户异常信息，让用户决定如何去做。乐观锁适用于读多写少的场景，这样可以提高程序的吞吐量。

乐观锁采取了更加宽松的加锁机制。也是为了避免数据库幻读、业务处理时间过长等原因引起数据处理错误的一种机制，但乐观锁不会刻意使用数据库本身的锁机制，而是依据数据本身来保证数据的正确性。乐观锁的实现：

1. CAS 实现：Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量使用了乐观锁的一种 CAS 实现方式。
2. 版本号控制：一般是在数据表中加上一个数据版本号 version 字段，表示数据被修改的次数。当数据被修改时，version 值会 +1。当线程 A 要更新数据时，在读取数据的同时也会读取 version 值，在提交更新时，若刚才读取到的 version 值与当前数据库中的 version 值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。