Был ли опыт оптимизации производительности систем или баз данных

Что проверяют

Умеете ли вы находить узкое место измерением, а не догадкой, и можете ли подтвердить результат цифрами. Следом спрашивают, чем именно мерили и что стало хуже в обмен на ускорение.

Как отвечать

Ответ строится на одном вашем реальном случае, по шагам:

• симптом и базовая линия: что было медленным и насколько, например p95 эндпоинта, время отчёта, загрузка CPU базы. Без исходной цифры результат ничего не значит;
• диагностика: для кода cProfile или py-spy (снимает профиль с живого процесса без перезапуска), для памяти memray или tracemalloc. Для базы EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) в PostgreSQL, статистика pg_stat_statements, лог медленных запросов, трассы в APM;
• причина: называйте конкретно. Типичные для Python-бэкенда: N+1 в ORM, отсутствующий индекс, OFFSET на глубоких страницах, построчные вставки вместо пачек, синхронный вызов внутри async-обработчика, блокирующий event loop;
• исправление: select_related и prefetch_related в Django или selectinload в SQLAlchemy, индекс под конкретный запрос, keyset-пагинация, bulk_create или COPY, кэш в Redis с понятной инвалидацией, пул соединений;
• результат и цена: цифры до и после тем же способом измерения и что вы отдали взамен: новый индекс замедлил запись, кэш добавил риск устаревших данных.

Цифры берите свои. Если помните только порядок величины, так и скажите: «запрос шёл около 4 секунд, после индекса стал укладываться в 100 мс». Если серьёзной оптимизации в работе не было, расскажите честно про меньший случай: учебный проект, где вы нашли N+1 по логу запросов, или разбор чужого инцидента. Добавьте, с чего бы начали на незнакомой системе. Такой ответ сильнее выдуманной истории, которая разваливается на первом уточнении.

Где спотыкаются

Называют круглое «ускорили на 50%» без базовой линии и метода замера. Интервьюер спрашивает, какой перцентиль и на какой нагрузке, и ответа нет.

Начинают с кэша. Кэш прячет медленный запрос, но добавляет инвалидацию и холодный старт, а причина остаётся.

Оптимизируют по интуиции: переписывают цикл на генератор, когда почти всё время уходит на ожидание базы. Профилировщик показал бы это за минуту.