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把千万级 Google Ads 标题的模糊查询从 6 秒压到 0.6 秒，我做了什么？

作者为 SiteData 工具做性能优化：千万级 Google Ads 广告标题的模糊查询原本用 MySQL 需约 6 秒，导致广告竞争信号功能只能手动触发。作者对比 Elasticsearch 与 Manticore Search 后，选择轻量的 Manticore 作为搜索层，MySQL 继续承担业务数据。迁移后查询压缩至约 0.6 秒，压测显示平均耗时 170-180ms、零错误，且资源占用极低（8GB 内存仅用 662MB）。文章总结了三点经验：慢功能可能是性能问题而非价值问题；主数据库不应包揽全部职责；小团队选型应以成本和务实为导向。

技术 › 数据库

饭特稀 | Fentix 2026-08-2712.2 KB 4.3K 8 76

Manticore 搜索引擎 MySQL 性能优化全文检索 Elasticsearch Google Ads 架构设计

我用 Claude 写了一个 DBA 运维 Agent：从零到生产的完整记录

本文记录了作者利用 Claude Code 从零搭建一个能自主诊断 MySQL 和 Linux 的 AI Agent 的全过程。文章深入浅出地讲解了基于 ReAct 模式的 Agent 核心原理，详细拆解了开发所需的“模型、工具、提示词”三要素及六步开发流程。作者分享了实际落地中遇到的坑（如 Socket 连接问题、tail 命令卡死等）及解决方案，并总结出“Agent 效果 = 模型能力 × 工具质量 × Prompt 清晰度”的公式。

技术 › Agent

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