问题一：SLS时序引擎中计算下推的目的是什么？
SLS时序引擎中计算下推的目的是什么？
参考回答：
SLS时序引擎中计算下推的目的是为了减少发送到计算节点的数据量，避免序列化、网络传输、反序列化的开销，从而提升整体集群的资源效率。
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问题二：SLS时序引擎在计算下推时选择了哪些方案，并最终选择了哪种？
SLS时序引擎在计算下推时选择了哪些方案，并最终选择了哪种？
参考回答：
SLS时序引擎在计算下推时选择了两种方案：
一是使用标准的Prometheus Golang计算引擎，二是使用C++实现Prometheus的部分算子。
最终选择了方案二，手写一个支持常见算子的C++ PromQL Engine。
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问题三：为什么SLS时序引擎最终选择了使用C++实现PromQL的部分算子？
为什么SLS时序引擎最终选择了使用C++实现PromQL的部分算子？
参考回答：
SLS时序引擎最终选择了使用C++实现PromQL的部分算子，是因为这种方式可以避免序列化/反序列化的开销，同时还可以减少Golang GC的开销，从而得到更优的性能提升。
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问题四：SLS时序引擎内置降采样的主要特点是什么？
SLS时序引擎内置降采样的主要特点是什么？
参考回答：
SLS时序引擎内置降采样的主要特点是用户只需要配置降采样的间隔和指标存储时间，SLS后端会定期自动按照配置进行降采样并存储到新的指标库。查询时，SLS会自动选择适配的指标库，并对查询进行改写或数据拟合计算，无需用户手动修改Query。
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问题五：内置降采样与手动降采样的主要区别是什么？
内置降采样与手动降采样的主要区别是什么？
参考回答：
内置降采样与手动降采样的主要区别在于配置和使用门槛。手动降采样需要用户使用ScheduledSQL功能定期查询并存储降采样值，配置和使用门槛较高；而内置降采样只需用户配置降采样参数，SLS后端会自动处理，大大降低了配置和使用门槛。
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