正确答案是D存储过程包含很多行SQL语句，但在客户机调用存储过程时，网络中只要传送调用存储过程的语句，而无需在网络中发送很多行代码，减少了网络流量，特别是大型、复杂的数据处理，存储过程无需将中间结果集送回客户机，只要发送最终结果。

创建存储过程：CREATEPROCEDUREsp_Procedure_Name@[参数名][类型],@[参数名][类型]ASBEGIN--InsertstatementsforprocedurehereSELECT<@Param1,sysname,@p1>,<@Param2,sysname,@p2>ENDGO删除存储过程：dropproceduresp_name//sp_name为存储过程名称

1系统存储过程以sp_开头,用来进行系统的各项设定.取得信息.相关管理工作。2本地存储过程用户创建的存储过程是由用户创建并完成某一特定功能的存储过程，事实上一般所说的存储过程就是指本地存储过程。3临时存储过程分为两种存储过程：一是本地临时存储过程，以井字号(#)作为其名称的第一个字符，则该存储过程将成为一个存放在tempdb数据库中的本地临时存储过程，且只有创建它的用户才能执行它;二是全局临时存储过程，以两个井字号(##)号开始，则该存储过程将成为一个存储在tempdb数据库中的全局临时存储过程，全局临时存储过程一旦创建，以后连接到服务器的任意用户都可以执行它，而且不需要特定的权限。4远程存储过程在SQLServer2005中，远程存储过程(RemoteStoredProcedures)是位于远程服务器上的存储过程，通常可以使用分布式查询和EXECUTE命令执行一个远程存储过程。5扩展存储过程扩展存储过程(ExtendedStoredProcedures)是用户可以使用外部程序语言编写的存储过程，而且扩展存储过程的名称通常以xp_开头。

1.可以重复使用，减少开发人员的工作量2.减少网络流量，存储过程位于服务器上，调用的时候只需要传递存储过程的名称和参数就可以了，因此降低了网络传输的数据量3.安全性高，可设定只有某些用户才具有对存储工程使用权，而且参数化的存储过程可以防止SQL注入式攻击4.效率高，存储过程只在创造时编译，再次使用时不会重新编译，而一般SQL语句每执行一次就编译一次

乐观锁：系统假设数据的更新在大多数时候是不会产生冲突的，所以数据库只在更新操作提交的时候对数据检测冲突，如果存在冲突，则数据更新失败。乐观锁实现方式：一般通过版本号和CAS算法实现。悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。通俗讲就是每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁。悲观锁的实现方式：通过数据库的锁机制实现，对查询语句添加forupdata。

行锁模式在存在行锁和表锁的情况下，一个事务想对某个表加X锁时，需要先检查是否有其他事务对这个表加了锁或对这个表的某一行加了锁，对表的每一行都进行检测一次这是非常低效率的，为了解决这种问题，实现多粒度锁机制，InnoDB还有两种内部使用的意向锁，两种意向锁都是表锁。意向共享锁：简称IS锁，一个事务打算给数据行加共享锁前必须先获得该表的IS锁。意向排他锁：简称IX锁，一个事务打算给数据行加排他锁前必须先获得该表的IX锁。有了意向锁，一个事务想对某个表加X锁，只需要检查是否有其他事务对这个表加了X/IX/S/IS锁即可。锁的兼容性如下：行锁实现方式：INnoDB的行锁是通过给索引上的索引项加锁实现的，如果没有索引，InnoDB将通过隐藏的聚簇索引来对记录进行加锁。InnoDB行锁主要分三种情况：Recordlock：对索引项加锁Graplock：对索引之间的“间隙”、第一条记录前的“间隙”或最后一条后的间隙加锁。Next-keylock：前两种放入组合，对记录及前面的间隙加锁。InnoDB行锁的特性：如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中所有记录加锁，实际产生的效果和表锁是一样的。MVCC不能解决幻读问题，在可重复读隔离级别下，使用MVCC+Next-KeyLocks可以解决幻读问题。

按照锁的粒度可以将MySQL锁分为三种：MyISAM默认采用表级锁，InnoDB默认采用行级锁。从锁的类别上区别可以分为共享锁和排他锁共享锁：共享锁又称读锁，简写为S锁，一个事务对一个数据对象加了S锁，可以对这个数据对象进行读取操作，但不能进行更新操作。并且在加锁期间其他事务只能对这个数据对象加S锁，不能加X锁。排他锁：排他锁又称为写锁，简写为X锁，一个事务对一个数据对象加了X锁，可以对这个对象进行读取和更新操作，加锁期间，其他事务不能对该数据对象进行加X锁或S锁。

建议按照如下顺序进行优化：优化SQL和索引；增加缓存，如memcached、redis；读写分离，可以采用主从复制，也可以采用主主复制；使用MySQL自带的分区表，这对应用是透明的，无需改代码，但SQL语句是要针对分区表做优化的；做垂直拆分，即根据模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统；做水平拆分，要选择一个合理的shardingkey，为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带shardingkey，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表。

影响插入速度的主要是索引、唯一性校验、一次插入记录条数等。针对这些情况，可以分别进行优化。对于MyISAM引擎的表，常见的优化方法如下：禁用索引对于非空表，插入记录时，MySQL会根据表的索引对插入的记录建立索引。如果插入大量数据，建立索引会降低插入记录的速度。为了解决这种情况，可以在插入记录之前禁用索引，数据插入完毕后再开启索引。对于空表批量导入数据，则不需要进行此操作，因为MyISAM引擎的表是在导入数据之后才建立索引的。禁用唯一性检查插入数据时，MySQL会对插入的记录进行唯一性校验。这种唯一性校验也会降低插入记录的速度。为了降低这种情况对查询速度的影响，可以在插入记录之前禁用唯一性检查，等到记录插入完毕后再开启。使用批量插入插入多条记录时，可以使用一条INSERT语句插入一条记录，也可以使用一条INSERT语句插入多条记录。使用一条INSERT语句插入多条记录的情形如下，而这种方式的插入速度更快。INSERTINTOfruitsVALUES(‘x1’,‘101’,‘mongo2’,‘5.7’),(‘x2’,‘101’,‘mongo3’,‘5.7’),(‘x3’,‘101’,‘mongo4’,‘5.7’);使用LOADDATAINFILE批量导入当需要批量导入数据时，如果能用LOADDATAINFILE语句，就尽量使用。因为LOADDATAINFILE语句导入数据的速度比INSERT语句快。对于InnoDB引擎的表，常见的优化方法如下：禁用唯一性检查插入数据之前执行setunique_checks=0来禁止对唯一索引的检查，数据导入完成之后再运行setunique_checks=1。这个和MyISAM引擎的使用方法一样。禁用外键检查插入数据之前执行禁止对外键的检查，数据插入完成之后再恢复对外键的检查。禁用自动提交插入数据之前禁止事务的自动提交，数据导入完成之后，执行恢复自动提交操作。

MySQL数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统的反应速度。例如，通过优化文件系统，提高磁盘I\O的读写速度；通过优化操作系统调度策略，提高MySQL在高负荷情况下的负载能力；优化表结构、索引、查询语句等使查询响应更快。针对查询，我们可以通过使用索引、使用连接代替子查询的方式来提高查询速度。针对慢查询，我们可以通过分析慢查询日志，来发现引起慢查询的原因，从而有针对性的进行优化。针对插入，我们可以通过禁用索引、禁用检查等方式来提高插入速度，在插入之后再启用索引和检查。针对数据库结构，我们可以通过将字段很多的表拆分成多张表、增加中间表、增加冗余字段等方式进行优化。