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。解决方案是：先将文档分批，在内存中为每批构建小型倒排索引，再写入磁盘生成有序临时文件；最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思想，支持分布式加速。检索时，优先将词典加载至内存（可用哈希表或B+树），结合磁盘上的posting list进行高效查询，对过长的列表可采用分层索引或缓存优化。
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本节讲解常见数据结构的查询效率与适用场景，涵盖数组、链表、二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器及倒排索引。重点分析时间空间代价、平衡性、冲突处理及实际应用，如哈希表不适合查询具体值，倒排索引适用于多维度检索等。
特别加餐丨倒排检索加速（二）：如何对联合查询进行加速？
本文介绍工业界中联合查询的四种加速方法：调整次序法利用集合大小差异优化求交顺序；快速多路归并法结合跳表提升多列表归并效率；预先组合法通过预计算热门查询提升响应速度；缓存法则借助LRU机制缓存临时热点结果，减少重复计算。四者从数学、算法与工程角度协同优化复杂检索性能。
如何做好SQL质量监控
SLS推出SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，助力用户从健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern及优化建议五大维度，全面掌握SQL使用情况，提升查询效率与资源治理能力。
导读丨三步走策略，轻松搞定检索！
本课程系统讲解检索技术，涵盖存储介质、数据结构与算法、检索专业知识及应用层四层级，结合“三步走”学习法：夯实基础、实践落地、高效学习，助你构建完整知识体系，提升实战能力。
mongDB
本节带你快速入门MongoDB非关系型数据库，无需过多技术基础，45分钟掌握核心知识。涵盖概念、部署、命令、索引及实战演练，侧重动手实践，助力高效上手。欢迎纠错与转载，请注明出处。
学习数据结构和算法的框架思维
本文系统梳理数据结构与算法本质，强调其核心为“穷举”，关键在于无遗漏、无冗余。所有数据结构皆源于数组与链表，操作本质为遍历与访问。通过框架思维，归纳常见算法模式，助你高效掌握算法精髓，少走弯路，实现刷一题通百题。
ES6框架
本文详解ES6开发环境搭建（Webpack+babel）、JS模块化演进、class与构造函数区别、Promise原理实现、常用特性（let/const、箭头函数、Proxy、数组方法）、async/await与Generator，以及ES Module等核心知识点，系统梳理前端进阶必备技能。
