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OLAP · 列式存储原理与 ClickHouse/Doris
广告实时链路的最后一块拼图是可交互的多维报表，而现代 OLAP 的地基几乎全是列式存储。本文深度剖析行存与列存在宽表聚合场景下为何会产生数量级的性能差异，拆解字典编码、RLE 压缩、跳过索引、向量化执行与 MPP 分布式查询等底层加速机制。同时，全面对比 ClickHouse 与 Doris 的架构心智与选型取舍，探讨如何将这些工程积木应用到广告明细查询与秒级看板的性能优化路径中。
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MySQL 内核深挖 · 主从复制链路与 HA 高可用
复制 = 主库 binlog 经 Dump/IO/SQL 三线程在从库回放，并行复制按 logical clock 或 writeset 多 worker 落库；半同步换至少一副本收到的耐久，HA 负责探活升主与脑裂防护、GTID 切换与读写分离粘滞——写后读一致性与广告配置投放正确性的交汇点。
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特征构建：切配、换角度、片下部位——把原始料做出新味道
「数据与特征工程系列」第 4 篇：特征构建的三条路——特征组合（GBDT+LR 叶子编码、特征搜索、CTR 交叉特征内积）、映射到新空间（FFT / 小波 / 数据熵）、衍生变量（泰坦尼克号 Name/Cabin/Ticket 拆解）。附多重共线性的坑与规避。
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数据预处理：洗菜择菜的三步——观察、清洗、整理
「数据与特征工程系列」第 3 篇：把原始数据变成干净规整数据集的三步——数据观察（系统地找问题）、数据清洗（异常值检测：箱线图 / 切比雪夫 / 孤立森林，缺失值四种补法）、数据整理（标准化 / 归一化 / 鲁棒缩放）。
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MySQL 内核深挖 · EXPLAIN 计划与慢查询优化
慢查询治理 = 读懂 EXPLAIN 执行计划 + 让谓词与索引形状匹配 + 控制扫描行数与排序临时表；索引失效高频因、优化器统计过期与选错索引、JOIN 驱动顺序与 Hash Join、深分页 keyset 与延迟关联、慢日志治理闭环与回归门禁——报表慢查询与广告配置库的性能边界。