在切入正题之前，就让浸泡在数据海洋里的我们，看几个并不陌生的场景吧。
场景一：痛苦的升级
三十六岁的吴桐坡是一个电商网站的首席技术官，最近有点头疼：业务旺季就在眼前，现在的内存、盘阵、操作系统和应用平台已经有点扛不住。老板却已发话，今年要基于用户消费行为的统计与分析，上线更多的新品类。唉，又要和部门里的兄弟们熬夜了。好在之前做了不少准备工作，对这次升级的成本和问题心里大概有底。"但过去几年，哪次硬件变更和软件升级没出过岔子？我怎么敢跟老板拍胸脯，说升级后的系统马上能顺利支持5000-6000次/秒的在线交易请求，而不影响任何业务？"
场景二：郁闷的IT
修养很好的俞年发火了，让这位年届不惑、掌控某跨国餐饮连锁品牌的职业经理人失控的原因很简单，当他早上10点走进办公室，没有看到昨天的运营报表--这让他想起昨晚从一位消息灵通的分析师朋友处得知，竞争品牌最近两个月的营业额大幅超过自家，这是什么原因？现在居然连头一天的运营报表都没正常出现，IT部门干什么去了？被俞年召来猛K一顿的IT经理任愿也很郁闷。"不知道为什么，头天晚上从各个营业点上传来的原始数据，未按正常流程进行匹配和清洗，最终没导入数据仓库，导致今天早晨没法生成报表，但老板也不至于这样生气吧？"检查数据集成进程时发现原先仅需半小时的一个步骤用了近两小时，还是通不过，也找不出原因，郁闷…
场景三：抓狂的网购
二十九岁的白领史博妍与姐妹们一样，紧张的工作节奏让她无暇逛街，幸好还有网购。作为每月在网购过千元的重度用户，怎能错过各大网店的春夏促销？周末晚上，当她打开浏览器，却发现最钟爱的网店却无法访问，页面总是显示"响应超时"，而且怎么刷新也没用。难道下周要穿着去年的衣服去拜访客户和"周末大轰趴"？这个假设让她很抓狂，抓起了电话向网店客服投诉。数分钟后，网店的数据库管理员李易凌接到客服部门的排障需求，他能否在很短的时间里，从海量的Query记录中，找出那条引发故障的Query？
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