慢 SQL 如何定位呢？
慢 SQL 的监控主要通过两个途径：
- 慢查询日志：开启 MySQL 的慢查询日志，再通过一些工具比如 mysqldumpslow 去分析对应的慢查询日志，当然现在一般的云厂商都提供了可视化的平台。
- 服务监控：可以在业务的基建中加入对慢 SQL 的监控，常见的方案有字节码插桩、连接池扩展、ORM 框架过程，对服务运行中的慢 SQL 进行监控和告警。
有哪些方式优化慢 SQL？
避免不必要的列
这个是老生常谈，但还是经常会出的情况，SQL 查询的时候，应该只查询需要的列，而不要包含额外的列，像slect * 这种写法应该尽量避免。
分页优化
在数据量比较大，分页比较深的情况下，需要考虑分页的优化
JOIN 优化
优化子查询
尽量使用 Join 语句来替代子查询，因为子查询是嵌套查询，而嵌套查询会新创建一张临时表，而临时表的创建与销毁会占用一定的系统资源以及花费一定的时间，同时对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响更大
小表驱动大表
关联查询的时候要拿小表去驱动大表，因为关联的时候，MySQL 内部会遍历驱动表，再去连接被驱动表。
比如 left join，左表就是驱动表，A 表小于 B 表，建立连接的次数就少，查询速度就被加快了。
select name from A left join B ;适当增加冗余字段
增加冗余字段可以减少大量的连表查询，因为多张表的连表查询性能很低，所有可以适当的增加冗余字段，以减少多张表的关联查询，这是以空间换时间的优化策略
避免使用 JOIN 关联太多的表
《阿里巴巴 Java 开发手册》规定不要 join 超过三张表，第一 join 太多降低查询的速度，第二 join 的 buffer 会占用更多的内存。
如果不可避免要 join 多张表，可以考虑使用数据异构的方式异构到 ES 中查询。
MySQL 中有哪几种锁，列举一下？
如果按锁粒度划分，有以下 3 种：
- 表锁：开销小，加锁快；锁定力度大，发生锁冲突概率高，并发度最低;不会出现死锁。
- 行锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度小，发生锁冲突的概率低，并发度高。
- 页锁：开销和加锁速度介于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度一般
如果按照兼容性，有两种，
- 共享锁（S Lock）,也叫读锁（read lock），相互不阻塞。
- 排他锁（X Lock），也叫写锁（write lock），排它锁是阻塞的，在一定时间内，只有一个请求能执行写入，并阻止其它锁读取正在写入的数据。
MySQL 的乐观锁和悲观锁了解吗？
- 悲观锁（Pessimistic Concurrency Control）：
悲观锁认为被它保护的数据是极其不安全的，每时每刻都有可能被改动，一个事务拿到悲观锁后，其他任何事务都不能对该数据进行修改，只能等待锁被释放才可以执行。
数据库中的行锁，表锁，读锁，写锁均为悲观锁。
- 乐观锁（Optimistic Concurrency Control）
乐观锁认为数据的变动不会太频繁。
乐观锁通常是通过在表中增加一个版本(version)或时间戳(timestamp)来实现，其中，版本最为常用。
事务在从数据库中取数据时，会将该数据的版本也取出来(v1)，当事务对数据变动完毕想要将其更新到表中时，会将之前取出的版本 v1 与数据中最新的版本 v2 相对比，如果 v1=v2，那么说明在数据变动期间，没有其他事务对数据进行修改，此时，就允许事务对表中的数据进行修改，并且修改时 version 会加 1，以此来表明数据已被变动。
如果，v1 不等于 v2，那么说明数据变动期间，数据被其他事务改动了，此时不允许数据更新到表中，一般的处理办法是通知用户让其重新操作。不同于悲观锁，乐观锁通常是由开发者实现的。
MySQL 遇到过死锁问题吗，你是如何解决的？
排查死锁的一般步骤是这样的：
（1）查看死锁日志 show engine innodb status;
（2）找出死锁 sql
（3）分析 sql 加锁情况
（4）模拟死锁案发
（5）分析死锁日志
（6）分析死锁结果
当然，这只是一个简单的流程说明，实际上生产中的死锁千奇百怪，排查和解决起来没那么简单。