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- 随着美团业务规模持续增长，数据分析系统所面对的问题已经不再只是查询更快，而是如何在多业务、多场景、多负载并存的情况下，构建一套长期可演进的统一 OLAP 架构。基于此，美团 OLAP 平台完成了从多引擎并存，到基于 Apache Doris 构建统一分析引擎，再到大规模集群治理、无感升级和 AI 场景演进的建设过程。本文将围绕整体架构、核心能力建设与无感升级，介绍美团在 Doris 体系下的... 随着美团业务规模持续增长，数据分析系统所面对的问题已经不再只是查询更快，而是如何在多业务、多场景、多负载并存的情况下，构建一套长期可演进的统一 OLAP 架构。基于此，美团 OLAP 平台完成了从多引擎并存，到基于 Apache Doris 构建统一分析引擎，再到大规模集群治理、无感升级和 AI 场景演进的建设过程。本文将围绕整体架构、核心能力建设与无感升级，介绍美团在 Doris 体系下的...
- 大模型的出现，不仅不意味着数据治理的消失，反而要求在既有数据治理的基础上，进一步投入语义和上下文的治理。 大模型的出现，不仅不意味着数据治理的消失，反而要求在既有数据治理的基础上，进一步投入语义和上下文的治理。
- Oracle 性能问题经常会落到 SQL 上，很多时候真正持续消耗资源的只是其中少数几条 SQL。有些 SQL 单次执行时间长，有些 SQL 执行频率高，还有些 SQL 会因为统计信息、索引或执行计划变化突然放大资源消耗。关键是尽快把这些现象重新收敛到具体 SQL 上。先找最值得处理的 SQLOracle 的性能问题，最后往往都会落到 SQL 上。有的 SQL 单次执行时间偏长，有的 SQL... Oracle 性能问题经常会落到 SQL 上，很多时候真正持续消耗资源的只是其中少数几条 SQL。有些 SQL 单次执行时间长，有些 SQL 执行频率高，还有些 SQL 会因为统计信息、索引或执行计划变化突然放大资源消耗。关键是尽快把这些现象重新收敛到具体 SQL 上。先找最值得处理的 SQLOracle 的性能问题，最后往往都会落到 SQL 上。有的 SQL 单次执行时间偏长，有的 SQL...
- 注意：本文中的基准数据反映了 2026 年 5 月的 AgentLogsBench 结果。该基准会定期更新。当一个 Coding Agent 在生产环境中陷入循环时，问题往往不会以清晰的错误码出现。它可能为了修复一个失败的测试反复编辑同一个文件，多次调用相同工具，持续消耗 token，最终仍然返回一个不可用的 patch。此时，平台团队需要在极短时间内判断：这是单条 trace 的异常、某个... 注意：本文中的基准数据反映了 2026 年 5 月的 AgentLogsBench 结果。该基准会定期更新。当一个 Coding Agent 在生产环境中陷入循环时，问题往往不会以清晰的错误码出现。它可能为了修复一个失败的测试反复编辑同一个文件，多次调用相同工具，持续消耗 token，最终仍然返回一个不可用的 patch。此时，平台团队需要在极短时间内判断：这是单条 trace 的异常、某个...
- 本文复盘了2026年一团队从Excel手工对账转向统计报表驱动决策工具的实践经历。核心痛点在于口径不一、重复加工、数据割裂，而非数据本身。换用工具后，统一口径、自动关联、实时同步解决了日常磨人的同步问题，但指标解读、临时分析和习惯迁移仍需依靠人。工具解决的是“统计”而非“决策”，核心价值在于让所有人基于同一事实基础讨论。 本文复盘了2026年一团队从Excel手工对账转向统计报表驱动决策工具的实践经历。核心痛点在于口径不一、重复加工、数据割裂，而非数据本身。换用工具后，统一口径、自动关联、实时同步解决了日常磨人的同步问题，但指标解读、临时分析和习惯迁移仍需依靠人。工具解决的是“统计”而非“决策”，核心价值在于让所有人基于同一事实基础讨论。
- 导读：快手 AB 指标生产场景从 Spark 切换到 Doris 提速 145 倍、资源消耗下降 72%，并刷新了 Doris 单机群最大规模：2000 节点、10 万核。本文介绍快手数据平台团队为什么选择 Apache Doris 构建 AB 实验平台，针对 AB 指标生产场景进行了哪些落地过程中的存储、计算、调度、稳定性等方面优化。快手的干货分享，对需要构建 AB 实验平台的团队有很大的... 导读：快手 AB 指标生产场景从 Spark 切换到 Doris 提速 145 倍、资源消耗下降 72%，并刷新了 Doris 单机群最大规模：2000 节点、10 万核。本文介绍快手数据平台团队为什么选择 Apache Doris 构建 AB 实验平台，针对 AB 指标生产场景进行了哪些落地过程中的存储、计算、调度、稳定性等方面优化。快手的干货分享，对需要构建 AB 实验平台的团队有很大的...
- 结合企业生产环境真实案例，从原理到实战讲解MySQL慢SQL优化方法，涵盖索引失效、JOIN优化、分页优化、UNION去重等8个典型场景，附完整解决方案。 结合企业生产环境真实案例，从原理到实战讲解MySQL慢SQL优化方法，涵盖索引失效、JOIN优化、分页优化、UNION去重等8个典型场景，附完整解决方案。
- 企业是否构建语义驱动的数据架构，将直接决定AI能否从“问数工具”升级为“分析与决策能力”。 企业是否构建语义驱动的数据架构，将直接决定AI能否从“问数工具”升级为“分析与决策能力”。
- 企业今天需要讨论的并不是“要不要让更多人接触数据”，而是“能否把分析能力本身系统化”。 企业今天需要讨论的并不是“要不要让更多人接触数据”，而是“能否把分析能力本身系统化”。
- 给 AI 更多上下文并不是目的，让 AI 在更小、更可信的范围里把事情做对，才是。 给 AI 更多上下文并不是目的，让 AI 在更小、更可信的范围里把事情做对，才是。
- 我见过太多次这样的场景：一个开发者的应用在开发环境里，面对100个用户跑得飞快。但一上线，面对10万用户，一切都慢了下来。页面超时、数据库CPU飙到100%、用户抱怨连连。开发者开始优化代码、疯狂加缓存、加服务器……但都收效甚微。这时，有人看了一眼数据库，问了一句：“你试过加个索引吗？”一行SQL之后，原本需要30秒的查询变成了30毫秒。问题解决了。数据库索引就是这样一个被大多数开发者忽略的... 我见过太多次这样的场景：一个开发者的应用在开发环境里，面对100个用户跑得飞快。但一上线，面对10万用户，一切都慢了下来。页面超时、数据库CPU飙到100%、用户抱怨连连。开发者开始优化代码、疯狂加缓存、加服务器……但都收效甚微。这时，有人看了一眼数据库，问了一句：“你试过加个索引吗？”一行SQL之后，原本需要30秒的查询变成了30毫秒。问题解决了。数据库索引就是这样一个被大多数开发者忽略的...
- 随着 AI 应用和实时分析场景深入，进入数据平台的不再只是结构化业务表。日志、JSON、文本内容、行为事件、模型推理结果等半结构化和非结构化数据，正在成为实时分析的常见对象。与此同时，分析链路中要完成的工作也在变化：它不再只是 COUNT、SUM、GROUP BY，还包括规则判断、字段解析、特征加工、标签抽取、模型打分等更复杂的业务逻辑。这些逻辑往往更适合用 Python 实现。但如果把数据... 随着 AI 应用和实时分析场景深入，进入数据平台的不再只是结构化业务表。日志、JSON、文本内容、行为事件、模型推理结果等半结构化和非结构化数据，正在成为实时分析的常见对象。与此同时，分析链路中要完成的工作也在变化：它不再只是 COUNT、SUM、GROUP BY，还包括规则判断、字段解析、特征加工、标签抽取、模型打分等更复杂的业务逻辑。这些逻辑往往更适合用 Python 实现。但如果把数据...
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