索引创建的原则
本文介绍了创建数据库索引的六大原则，帮助提升查询效率。内容包括：为大数据量表建索引、常用查询字段建索引、高区分度列优先、varchar字段使用前缀索引、合理使用联合索引，以及控制索引数量以平衡查询与维护成本。
10倍处理效率提升！阿里云大数据AI平台发布智能驾驶数据预处理解决方案
阿里云大数据AI平台推出智能驾驶数据预处理解决方案，助力车企构建高效稳定的数据处理流程。相比自建方案，数据包处理效率提升10倍以上，推理任务提速超1倍，产能翻番，显著提高自动驾驶模型产出效率。该方案已服务80%以上中国车企，支持多模态数据处理与百万级任务调度，全面赋能智驾技术落地。
ETL还是ELT，大数据处理怎么选更靠谱？
在数据处理中，ETL（抽取、转换、加载）与ELT（抽取、加载、转换）是两种核心流程。ETL强调在数据入库前完成清洗和转换，适合质量要求高、转换复杂的场景；而ELT则先将原始数据快速入库，再利用现代数仓的计算能力进行转换，更适合大数据和实时分析需求。选择哪种方式，需根据数据量、转换复杂度、系统资源及业务需求综合判断。
快速排序的实现思路
快速排序（Quicksort）由托尼·霍尔于1960年提出，是一种高效的分治排序算法。其核心思想是通过选取基准元素将数组划分为两部分，递归地对左右子数组排序。算法平均时间复杂度为 $O(n \log n)$，具有原地排序、空间利用率高等优点，广泛应用于大数据排序场景。合理选择基准和优化策略可显著提升性能，是实际应用中最常用的排序算法之一。
插入排序的实现思路
插入排序是一种简单直观的排序算法，通过将每个元素插入已排序序列的合适位置实现排序。具有简单高效、稳定、空间复杂度低等优点，适用于小规模或接近有序的数据排序。
快速排序还有哪些优化手段
快速排序性能依赖基准选择与分区策略，常见优化包括随机基准、三数取中、小规模插入排序、尾递归优化、三路快排、并行化、混合排序等，提升效率与稳定性，适用于不同场景，使快排成为高效排序算法之一。