如何基于文档进行拆分？
基于文档拆分可将大规模文档随机划分为多个索引分片，分布于不同服务器，提升单机检索效率。检索时由分发服务器统一请求、汇总并合并结果。该方式负载均衡、无需关注业务细节，但分片过多会导致网络开销增加和合并瓶颈，需根据系统实际合理设置分片数量。
工业界如何更新内存中的索引？
工业界常用Double Buffer（双缓冲）机制更新内存索引：维护两份索引，读取时指向旧版本，后台更新新版本，通过原子操作切换指针，实现无锁读写。更新时批量处理，避免频繁切换。但该方案内存占用翻倍，仅适用于中小规模索引，大规模系统需结合磁盘存储与其他策略。
增量索引空间的持续增长如何处理？
为应对增量索引持续增长导致的内存压力，常用全量与增量索引结合策略。通过完全重建、再合并或滚动合并法，定期将增量数据融入全量索引并释放内存。其中滚动合并法通过多级索引逐层合并，显著降低大规模系统中的冗余读写开销，是工业界高效处理索引更新的核心方案。（238字）
简单的分布式结构是什么样的？
简单分布式结构通过分发服务器将请求分配给多台具备完整索引的索引服务器，实现负载均衡与高吞吐。虽不减少单次查询时间，但可通过拆分索引、分散内存加载来降低检索规模，提升单次效率，是分布式检索优化的关键思路。（238字）
如何使用「全量索引结合增量索引」方案？
采用“全量索引+增量索引”方案可高效处理大规模数据更新。系统周期生成不可变的全量索引，提升检索性能；实时新增数据则构建内存中的增量索引，支持快速写入。查询时合并两者结果，并通过删除列表标记已删数据，避免脏数据返回。结合Double Buffer机制，还可实现无锁访问，显著提升系统并发能力与检索效率。（238字）
如何生成大于内存容量的倒排索引？
将大规模文档分块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘临时文件，再通过多路归并合并有序临时文件，生成全局有序的倒排索引。该过程类似MapReduce思想，可分布式处理，高效构建超大倒排索引。
如何使用磁盘上的倒排文件进行检索？
利用倒排文件检索时，优先将词典加载至内存以提升效率。通过哈希表或B+树定位关键词，再读取对应文档列表（posting list）。若其过长，则采用分层索引（如跳表、B+树）按需加载；结合LRU缓存常用数据，减少磁盘IO，提高检索性能。
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，帮助用户全面掌握SQL使用情况，精准识别性能瓶颈与无效请求，提升日志分析效率与资源管理水平。
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4-MongoDB索引知识
MongoDB索引通过B树结构提升查询效率，避免全表扫描。支持单字段、复合、地理空间、文本及哈希索引，优化相等匹配、范围查询、排序等操作，显著提升大数据量下的查询性能。
