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...

众所周知，字节的福利非常香，无限量零食、咖啡&免费三餐、周边礼物很多、工作环境也是数一数二…… 但是字节太需要自律和抗压强的人了，入职两周了还没有彻底适应，我是第一次来到大厂实习，之前也没有进入过高强度互联网大厂，并且去到的实习岗位接触到的内容完全是全新的 我还是组里唯一的实习生，除了mt没有可以问的人，mt发送了很多文档，文档里面套文档，点开感觉无穷无尽，还好我的mt人比较好，在我看不懂的时候能在他空闲时候开会了解但是真的很需要有极强的学习力、抗压力、自驱力，因为进去大家节奏很快，这也导致压力很大，压力大还不知所措很痛苦，不过真的体验到了字节一天人间三天……想来的朋友还是掂量一下吧

记录一下，小天才寄了😂

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...