① 如果需要對磁碟上的1000W條記錄構建索引，你認為下面哪種數據結構來存儲索引最合
選C
AVL-Tree 檢索速度是很快的，這是因為二分檢索是樹結構的一個本質特性。但是最大的缺點是他的存儲利用率太低。每個樹節點僅僅有一個數據項，有2個指針和每個數據項的控制信息。
Hash Table當溢出發生時可以分裂成2個節點。目錄以2的指數倍增長，只要一個節點溢出而且目錄已經達到了指定的最大目錄深度，他就會加倍。一個問題就是任何一個節點都能引起目錄分裂，因此如果Hash函數不是很隨機的話，目錄可能增長的很大。
List優點是存取方便，但不便於動態維護，進行插入刪除等操作時需要移動大量的數據。
B-tree是比較合適用於磁碟的數據結構，由於他是一個寬而淺的樹，查找一個數需要訪問很少的節點。內存利用率是比較好的，所以他用於內存資料庫比較合適；搜索速度比較快（用二分查找時，只訪問很少一部分節點）；而且更新速度也比較快（數據移動通常只涉及到一個節點）
② 在sql資料庫中有1000w條數據，要對某條數據進行操作，怎樣能快速的找到這條數據，要求優化sQL語句
根據主鍵操作這條數據，或者對你要操作的數據查找的那一列建立索引。如果非要用like查詢的話盡量用select * from table where colume like '條件%'
如果 這樣select * from table where colume like '%條件%' 是不會走索引的
涉及到聯表查詢的話用exists代替in操作
③ sql server需要存儲1000萬條數據該怎麼辦
以現在的技術，有下面的提示給你：
一、配置為：雙CPU（四核）/RAID5陣列硬碟
的當前的典型數據伺服器，可以存儲每條數據長度不是過大的1000萬條以上數據。
二、存儲是一回事，處理好數據是另一回事，如果對這千萬條數據，在做好關鍵欄位的索引後，只是存儲和查詢的話，速度不會太慢，一般最多幾秒內能給出查找結果。
三、但是，如果你要對這千萬條數據進行分組匯總之類的操作的話，那就很麻煩了，可能慢到你無法接受，甚至會給出超時等報錯的提示。解決的辦法是，優化查詢語句，進行存儲過程的合理編寫。
四、千萬條數據一般會使得資料庫文件的體積達到幾十G甚至更多。