索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
为此，工业界采用分治思想：先将文档集拆分为小块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘生成有序临时文件；随后通过多路归并技术合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。此过程类似MapReduce框架，支持分布式并行处理，显著提升效率。检索时，优先将词典加载至内存（如哈希表或B+树），关键词查询后从磁盘读取对应posting list。若posting list过长，则采用分层索引（如跳表）或缓存机制（如LRU），仅加载必要数据块，减少IO开销。核心原则是：尽可能利用内存加速检索，同时结合磁盘存储与高效索引结构实现大规模倒排系统的高效构建与查询。
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，助力用户全面掌握SQL使用情况，实现精细化管理与性能优化。
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索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
针对超大规模数据，可通过分治与多路归并生成内存外倒排索引：先将文档分批在内存建索引，再写入有序临时文件，最后归并为全局有序的磁盘索引。检索时结合内存词典（哈希表或B+树）与磁盘倒排表，辅以分层加载、缓存优化，实现高效查询。
MaxCompute SQL + AI：重塑企业智能决策的底层逻辑
阿里云MaxCompute SQL融合AI能力，让一行SQL实现数据清洗、特征工程到模型推理的全链路智能处理。无需切换语言，支持时序预测、向量匹配、NLP等200+算子，助力电商、金融、医疗等行业降本增效，数据不出湖即可完成安全高效的AI闭环，开启SQL驱动的生产力革命。
传统企业从零搭建数据平台 - 日记20251215
前公司裁员后，我加入传统企业从零搭建数据中台，推进AI Agent建设。经历线上技术面试与三轮线下考核，初期完成数据摸排、API优化，并自学Django。目前聚焦营销与财务数据，逐步深入业务，推动数据体系完善。（238字）
