研究型实习生-学习型查询优化的研究和应用

优缺点分析

角色解读

• 在顶尖大数据平台团队积累海量数据场景下的系统优化经验，成长为AI与数据库交叉领域的专家
• 通过发表顶会论文（如VLDB、SIGMOD）和落地核心系统，向学术界或工业界顶尖研究员/架构师方向发展
• 探索下一代增量计算范式，研究更优的增量计算算法与智能物化中间状态
• 研发基于AI的学习型查询优化器（Learned-Based-Optimizer），提升引擎核心优化能力
• 实现自动物化视图与智能数据排布，通过历史负载分析降低数据扫描量并节约成本
• 具备扎实的AI for DB/AI for System理论背景与实战落地经验
• 精通Java/C++编程，拥有深厚的算法与底层系统开发能力
• 深入理解大数据与分布式计算领域，熟悉主流数仓产品及计算引擎（如Snowflake、Spark等）

申请策略

• 提前了解阿里云ODPS（MaxCompute）的架构特点及在业界的技术定位，准备针对其现有优化器痛点的改进思路
• 重点突出在AI for DB/AI for System方向的研究成果，特别是VLDB、SIGMOD等顶会论文发表记录
• 详细展示在Java/C++系统开发、查询优化或分布式计算引擎方面的实战落地项目经验
• 深入研读学习型查询优化器（Learned Query Optimization）和增量计算相关的最新顶会论文
• 熟悉Snowflake、StarRocks等主流云数仓或MPP引擎的底层架构与优化器实现原理

面试指南

• 针对研究类问题：采用“背景痛点 -> 核心创新方法 -> 实验/落地效果 -> 局限性与未来改进”的框架回答
• 针对系统设计/工程问题：采用“需求分析 -> 架构设计 -> 核心模块实现 -> 性能调优与监控”的框架，突出对底层原理的理解
• 请详细介绍你发表过的关于AI for DB或查询优化的论文，其核心创新点和实际落地效果如何？
• 传统基于规则的优化器（RBO）和基于代价的优化器（CBO）有哪些局限性？AI-based optimizer如何解决这些问题？
• 在分布式计算中，如何设计一个全局最优的增量计算算法或物化视图选择策略？
• 请描述一个你使用Java/C++进行底层系统开发或性能优化的具体案例，遇到了什么瓶颈及如何解决的？
• 复习数据库内核原理、查询优化技术（如Join顺序优化、代价模型）以及分布式系统基础理论
• 准备1-2个自己主导的、具有较高技术深度的系统开发或算法落地项目，能够深入讲解底层实现细节