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。
如何做好SQL质量监控
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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。
5-MongoDB实战演练
本项目基于SpringBoot与MongoDB实现头条文章评论功能，涵盖增删改查、按文章ID查询评论及点赞功能。采用SpringDataMongoDB简化数据操作，通过MongoRepository和MongoTemplate提升开发效率与执行性能，支持分页查询与局部字段更新。
MongoDB(3)
MongoDB具有高性能、高可用、高扩展特性，支持嵌入式数据模型、多种存储引擎及索引类型，提供自动故障转移、分片集群与丰富查询功能，适用于海量数据存储与O2O等多样化应用场景。
索引库、文档操作
本文介绍了Elasticsearch（ES）的核心概念及其与MySQL的对比，涵盖索引（Index）、文档（Document）、字段（Field）和映射（Mapping）等基本结构。通过Kibana使用DSL语句演示了索引库与文档的增删改查操作，并讲解了IK分词器、RestClient API 的使用方法，帮助读者掌握ES在数据存储与搜索分析中的实际应用。
分布式搜索引擎ElasticSearch
ElasticSearch是基于Lucene的开源分布式搜索引擎，支持全文检索、日志分析与实时监控。结合Kibana、Logstash等组件构成ELK技术栈，广泛应用于搜索、日志处理等领域，具备高扩展性与高性能优势。
