面试题简述如果你发现一个 SQL 执行很慢，你会怎么排查和优化？说说你的思路。面试官想听的1、是否有系统的排查思路；2、是否能体现先定位 再分析 后优化的思维3、是否能结合具体例子说明，而非泛泛而谈。面试示例回答我一般会按照以下流程排查慢查询问题：1、第一步：确认问题范围看是全局慢还是单条 SQL 慢。可以通过慢查询日志或性能监控定位。详情请参考：http://xhslink.com/o/3qMWUtzAc76由浅入深分析1、工具层面：slowlog、EXPLAIN、SHOW PROFILE、performance_schema。2、索引命中分析：最左匹配、范围查询、覆盖索引。3、逻辑优化：减...

33k*15+6w股票本人985硕，客户端开发，前两天刚开奖！base深圳腾讯，我愿意为鹅跨城！！

投了7、8天简历了，都没什么后文

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...