微服务原理篇(XXLJOB-幂等-MySQL)
本课程涵盖XXL-JOB任务调度、幂等性解决方案及MySQL数据库核心知识。学习内容包括：掌握XXL-JOB的分布式调度优势与搭建使用，理解并实现幂等性以避免重复操作；深入MySQL存储引擎差异、索引机制（如B+树）、回表与覆盖索引原理，并熟悉SQL调优与分库分表策略，提升系统性能与数据一致性保障能力。
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。
2.3 什么是回表查询 ?
MySQL中InnoDB引擎使用B+树作为索引结构，因非叶子节点不存数据，可存储更多键值，降低树高，提升查询效率。叶子节点存所有数据并形成双向链表，支持高效范围查询。索引分聚簇索引（数据与索引一体，每表仅一个）和二级索引（数据与索引分离）。二级索引查询需回表，即先查主键再查数据，性能较低。优化方式包括：主键查询、联合索引实现覆盖索引、使用索引下推（ICP，5.6+功能，将条件过滤下推至存储引擎层，减少回表次数），从而提升查询性能。
4、SQL性能分析及优化
通过SkyWalking链路追踪可定位慢接口及慢SQL，或开启MySQL慢查询日志（如设置超1秒记录）来识别执行慢的SQL。结合explain分析执行计划，关注key、type、extra等关键指标，判断索引命中与性能瓶颈，避免全表扫描，优化SQL性能。（238字）
索引支持
MongoDB索引基于B树结构，可高效支持查询，避免全表扫描。支持单字段、复合、地理空间、文本及哈希索引，提升查询、排序与全文检索性能，优化大规模数据访问速度。
20 | 推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？
每天下拉刷新，资讯App就能推荐你感兴趣的头条，这背后依赖的是推荐引擎的检索技术。与搜索不同，推荐系统通过用户行为构建画像，结合内容标签与协同过滤算法，实现个性化召回。基于内容的推荐匹配兴趣，协同过滤则挖掘用户或物品相似性，再经多层排序筛选出最优结果。混合策略让推荐更精准高效。
特别加餐 | 高性能检索系统中的设计漫谈
本文系统梳理了高性能检索系统中的四大核心设计思想：索引与数据分离、减少磁盘IO、读写分离和分层处理。通过案例解析与对比分析，深入探讨其本质与适用场景，并总结通用实践经验，帮助开发者在实际系统设计中提升性能与可维护性，构建高效稳定的高并发系统。
特别加餐丨倒排检索加速（二）：如何对联合查询进行加速？
本文深入探讨工业界倒排索引中联合查询的四大加速方法：调整次序法通过优化计算顺序提升效率；快速多路归并法利用跳表加速多集合交集运算；预先组合法对高频查询提前计算结果；缓存法则通过LRU机制缓存热点查询，减少重复计算。四种方法从数学、算法与工程角度协同优化复杂检索，显著提升系统性能。
