深信服26/27本硕博技术实习开始啦

面试题简述数据库出现慢查询，你会怎么排查？面试官想听的1、是否知道慢查询日志、执行计划、索引失效等定位思路；2、是否能系统化地给出步骤而不是随口乱试；3、能否举例说明曾经真实优化的过程。面试示例回答这个问题我在 XX 公司实习项目里曾经遇到过。问题表现： 当时一个接口从几十毫秒变成了 3 秒，定位后发现是 SQL 慢查询。详情请参考：http://xhslink.com/o/2pLriF66UjT由浅入深分析1、慢查询常见原因：（1）索引失效（函数、类型、模糊匹配）；（2）数据量过大，分页深；（3）锁等待或死锁；（4）联表太多；（5）查询未命中缓存。2、优化手段：（1）建立合适索引；（2）读写...

可能也是我菜没想到比小厂都上手快 上一段小厂实习改了一段时间的样式才让我写其他的 现在已经在做比较核心的任务了好难啊 什么术语都听不懂 流程也不清楚 每天都抓耳挠腮坚持 坚持 已经来了两周了 再坚持一两个月 春招就有优势就明朗了吧为什么忙忙碌碌这么久都没有收获 而别人幸运地一下就进大厂了呢 明明水平差不多 而我努力这么久只有一个烂offer还拒了面试真的很靠运气啊不公平的不止有家境还有运气

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...