多元索引是表格存储产品中一个重要的功能，多元索引使用倒排索引技术为表格存储提供了非主键列上的快速检索功能，另外也提供了统计聚合功能。表格存储近期开放了SQL查询功能，SQL引擎默认从原始表格中读取数据，非主键列上的查询需要扫描全表。开启了多元索引之后，如果一个查询的过滤条件或者统计聚合可以下推至多元索引执行，那么SQL引擎将部分查询计划转换为多元索引请求，将从多元索引中获取数据，提高查询效率。

故事要从两个「颤抖」的 bug 说起。

本文将从不同类型播放问题出发，阐述优酷技术团队在播放体验优化实战中的经验。

作为一线的开发人员，大家是不是都经历过和产品吵得不可开交的经历，甚至最后谁也无法说服谁，只能将问题上升。最后由老板出面解决，而大多数情况下老板还真能够以某种方法去解决，并且是一个双方都能接受的方案。这个时候可能大部分同学会认为是老板的权威，地位导致了这一结果。其实这很不准确（可能有一部分原因但绝对不是主要原因）其实更多的是各个老板们有比一线开发更强的产品力，能够听懂对方的诉求和抓住矛盾点并且给出解决方案。同时其中的表达方式更容易让彼此接受，才导致了最终你看到的老板出马，问题解决，好像自己的观点继续保持了，同时对方也留有余地。那这里这项重要的能力来源于什么呢？其实我认为更是一种产品思维的方式。

‍‍‍‍‍‍‍‍本文将针对开发过程中依旧经常出现的SQL编码缺陷，讲解其背后原理及形成原因。

每天打开数据监控看板，观察当日业务KPI的情况，已经是互联网人的日常工作内容之一，数据指标波动对于一个非稳定期的业务是常态。波动分析的本质是通过统计和比较来表达波动背后的规律和问题。业务的数据指标都具有固定的波动周期，而且每个周期内数据的变化应该趋于稳定，但在数据监控体系里的日报、周报、月报中某数据指标突然不再符合预期的稳定变化，这就是我们所说的数据出现异常波动。

作为互联网设计师，面对不断变化的业务内容和场景，不仅需要掌握基本的专业设计方法，同时也要求熟悉业务，在深入分析业务痛点的基础上，洞察设计创新机会点，助力业务发展。

今天小编给大家推荐6个业务分析模型与方法，可运用在内容营销评估、产品设计分析、用户增长设计、阶段性产品设计复盘等方面。

订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大，数据的重视程度与数据规模的膨胀带来了新的挑战。首先，订单量对于数据的存储、持久化、访问带来了挑战，这不仅增加了开发面对的困难，也为系统的运维带来了挑战。其次，随着大数据技术的发展以及运营水平的不断提高，订单数据的后续数据分析工作，如流批处理、ETL，也越来越重要，这也对数据的存储系统提出了更高的要求。

本文提出了一种基于MySQL + Tablestore 的大规模订单系统设计方案。这种方案基于分层存储的思想，使用 Tablestore 辅助 MySQL 共同完成订单系统支持。在系统中，利用 MySQL 的事务能力来处理对事务强需求的写操作与部分读操作；利用 Tablestore 的检索能力、大数据存储能力等弥补 MySQL 在功能上的短板。

通过商品内容匹配做个性化选品及后续人群画像分析。

函数式编程是一门古老的技术，从上个世纪60年代Lisp语言诞生开始，各种方言层出不穷。各种方言带来欣欣向荣的生态的同时，也给兼容性带来很大麻烦。于是更种标准化工作也在不断根据现有的实现去整理，比如Lisp就定义了Common Lisp规范，但是一大分支scheme是独立的分支。另一种函数式语言ML，后来也标准化成Standard ML，但也拦不住另一门方言ocaml。后来的实践干脆成立一个委员会，定义一个通用的函数式编程语言，这就是Haskell。后来Haskell被函数式原教旨主义者认为是纯函数式语言，而Lisp, ML系都有不符合纯函数式的地方。

不管纯不纯，函数式编程语言因为性能问题，一直影响其广泛使用。直到单核性能在Pentium 4时代达到顶峰，单纯靠提升单线程性能的免费午餐结束，函数式编程语言因为其多线程安全性再次火了起来，先有Erlang，后来还有Scala, Clojure等。

函数式编程的思想也不断影响着传统编程语言，比如Java 8开始支持lambda表达式，而函数式编程的大厦最初就是基于lambda计算构建起来的。

不过比起后端用Java的同学对于函数式编程思想是可选的，对于前端同学变成了必选项。

PostgreSQL是一个功能非常强大的、源代码开放的客户/服务器关系型数据库管理系统（RDBMS），PostgreSQL被业界誉为“先进的开源数据库”，支持NoSQL数据类型（JSON/XML/hstore），主要面向企业复杂查询SQL的OLTP业务场景，提供PostGIS地理信息引擎、阿里云自研多维多模时空信息引擎等。

本文着重介绍PostgreSQL的数据目录，其中保存着配置文件、数据文件、事务日志和WAL日志等重要文件，所有客户创建的数据文件和初始配置文件都可以在数据目录中找到，因此数据目录是重要的客户价值所在。

本文分享优酷客户端测试有效性评估能力建设经验，如何辅助测试人员调整方向和策略。

随着优酷APP上内容运营方案和玩法的丰富，针对分发和消费业务场景，内容配置平台上的运营组件数量也在增多，移动端的回归测试工作量激增。如何跟随业务发展的脚步，又保证组件测试质量的高效率？

自动化测试能力建设过程中，自动化框架选型、框架设计核心和思路、自动化能力平台接入，是自动化测试能力建设过程中重要环节。

测试作为质量的构建者和守护者，需要保障的不仅仅是提测后的功能质量，而是整个研发过程的质量和效率。分享优酷通过质量保障建设提升研发效率和质量的实践过程。

店铺是导购中重要的一环，承接来自商品详情页、主分会场、主搜等数十亿的流量，店铺的性能体验就显得尤为重要。店铺作为流量大，架构复杂，形态多样，稳定性要求高的典型场景，如何针对这类复杂的场景下做性能上的优化是极具挑战的。店铺性能优化是联合客户端容器团队、服务端团队、前端团队等多个团队，诸多团队协同合作，共同努力的结果。过程中我们打通了从容器侧到前端全链路的性能埋点采集链路，站在全局的链路看整个阶段耗时，有针对性的对链路进行深度优化，并通过可视化、多维度直观呈现性能数据。