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，提升日志分析效率与治理能力。
08 | 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，如搜索引擎需处理万亿级网页，倒排索引远超内存容量。为此，工业界采用分治与多路归并思想：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临时文件；随后通过多路归并合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。该过程类似MapReduce框架，支持分布式加速。检索时，优先将词典加载至内存，用哈希表或B+树快速定位关键词，再从磁盘读取对应posting list。对过长的posting list，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，提升效率。
如何做好sgl开发管理
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，提升日志分析效率与资源利用率。
索引构建
搜索引擎如何为万亿网页构建索引？通过分治与多路归并，将文档拆分为小集合，在内存中生成倒排索引后写入磁盘，再合并多个有序临时文件，最终生成全局倒排文件。词典可加载至内存或用B+树管理，实现高效检索。该过程类似MapReduce，支持分布式扩展。
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，定位性能瓶颈，优化资源利用，提升日志分析效率与治理能力。
阿里云大数据AI产品月刊-2025年11月
大数据& AI 产品技术月刊【2025年 11 月】，涵盖 11 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
08 | 索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
针对超大规模数据场景，如搜索引擎需处理万亿级网页，倒排索引远超内存容量。本文介绍通过分治思想将文档集拆分为小块，在内存中构建局部倒排索引，再写入磁盘生成有序临时文件，最后利用多路归并技术合并为全局倒排索引。该过程可迁移至MapReduce框架实现分布式加速。检索时，优先将词典加载至内存（如哈希表或FST），结合B+树或跳表等结构高效访问磁盘中的posting list，辅以缓存优化IO。核心理念是“数据尽量入内存”与“分而治之”，兼顾效率与扩展性。
