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，实现精细化管理与性能优化，提升日志分析效率与体验。
分布式搜索引擎ElasticSearch
ElasticSearch是基于Lucene的分布式开源搜索引擎，支持海量数据的快速检索、日志分析与实时监控。通过倒排索引实现高效模糊查询，结合Kibana、Logstash等组件构成ELK技术栈，广泛应用于搜索、日志统计与系统监控场景。
面向 Agent 的高并发分析：Doris vs. Snowflake vs. ClickHouse
智能体能够独立推理、实时分析数据，甚至主动触发行动。这意味着分析模式正从被动报告转向主动决策，处理模式也从以查询为中心转向以语义和响应为中心。
这一转变对数据基础设施提出巨大挑战：工作负载已从“少量用户、繁重查询、慢容忍度”转变为“海量用户（智能体）、轻量级/迭代查询、零延迟容忍度”。如果数据库系统无法满足高并发低延迟的查询需求，那么其上构建的 AI 智能体就会变得缓慢、笨拙，尤其是在一些信息检索的领域产生幻觉，给人误导性的结果。
因此，面向智能体的高并发和低延迟处理能力，已不再是可选项，而是决定数据仓库能否支撑 AI 时代的生存基石。
JavaSE进阶
MongoDB是一款高性能、无模式的文档型NoSQL数据库，适用于数据量大、读写频繁、事务要求不高的场景。广泛应用于社交、游戏、物联网、物流和视频直播等领域，支持灵活的数据模型、丰富的查询功能及水平扩展，满足高并发、海量存储需求。
倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？
本文介绍倒排索引技术，通过将内容作为关键词建立索引，实现高效检索。对比正排索引的O(n)遍历查询，倒排索引可在O(1)时间内定位含指定字的唐诗，并通过归并有序链表快速求交集，解决“同时含‘极’和‘客’”等多条件查询问题，广泛应用于搜索引擎、数据库全文检索等场景。
实战演练
本项目基于SpringDataMongoDB实现头条文章评论功能，涵盖增删改查、按文章ID查询、分页查询及点赞优化。通过MongoTemplate提升点赞效率，避免全字段更新，结合索引优化查询性能，构建高效稳定的评论微服务。
