宁德时代热管理工程师面经

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...

是腾讯的csig腾讯云，前天晚上九点突然打电话约面，激动的通宵学了一晚上，第二天状态很差改了今天（以后再也不通宵学习了）感觉自己浪费了面试官一个半小时单纯手写＋场景，无八股无项目无算法，打击真的很大，全是在面试官提醒的情况下完成的，自己技术方面真的还是有待提高，实力匹配不上大厂和已经面试的两个公司完全不一样，很注重编码能力和解决问题的能力，然而我这两个方面都很薄弱，面试官人很好很耐心的等我写完题目，遇到瓶颈也会提醒我，写不出题也会很耐心的跟我讲解好感动，到最后面试结束还安慰我打算把下周最后一场面试面完之后就不面啦，如果能去实习还是很开心，但是最重要的还是好好努力提高技术以下是面经第一题// 实现一个解析 url 参数的函数function parseUrl(urlStr) {// TODO}parseUrl('*********************************************');// 返回 {a: 1, b: 2, c: 3}追问：在链接里见过什么部分？用 hash 路由的话放在哪第二题// 考虑有一个异步任务要执行，返回 Promise，这个任务可能会失败，请实现 retry 方法，返回新方法，可以在失败后自动重试指定的次数。/*** 异步任务重试* @param task 要执行的异步任务* @param times 需要重试的次数，默认为 3 次*/function retry(task, times = 3) {// TODO: 请实现}// ---------------测试示例 ----------------// 原方法const request = async (data) => {// 模拟失败if (Math.random() < 0.7) {throw new Error('request failed');}const res = await fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts', {method: 'POST',body: JSON.stringify(data),});return res.json();}// 新的方法const requestWithRetry = retry(request);// 使用async function run() {const res = await requestWithRetry({ body: 'content' });console.log(res);}run();第三题就是给 retry 函数添加类型注释，用到泛型第四题：在组件库中将 Alert 用 api 的形式实现（应该就是 message 这个组件）怎么渲染到一个浮层里而不是原地渲染出来

进来实习快一个月了，感觉是一条被放养到流浪狗，同组的同事也没什么活给我，刚开始还有些杂活到我手上，现在真的每天都没事做，每天来了一天说话不超过五句，好边缘好无聊好孤独，开会也不要我去……不知道是这个公司培养方式就是这样，还是他们觉得我能力太差不想叫我，总之就是融入不进去，参与感为0，每天闲的尴尬，也学不到什么前段时间我直接内耗哭了，我都不知道每天上下班为了什么

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...