IVF 参数调优（2025）
向量检索 HNSW/IVF 参数调优（2025）向量检索的性能与质量受索引参数显著影响，需数据驱动调优。一、HNSW 参数M：邻接度影响图稠密度与内存；按数据规模与延迟目标调节。efConstruction/efSearch：构建与查询的搜索范围影响召回与延迟。二、IVF 参数nlist：簇数量影响
架构与中间件
向量检索实战：HNSW 与 IVF 的参数选择
"对 HNSW 与 IVF 索引的适用场景与核心参数进行对比，给出召回率、查询耗时与内存占用的权衡建议与注意事项。"
图数据库建模与查询优化（2025）
图数据库建模与查询优化（2025）图数据库擅长关系与路径查询，需在建模与索引上优化。一、模式与节点/边模式设计：明确节点与关系类型与属性。规范命名：统一标签与属性命名，提升可读性。二、索引与约束索引：为常用查找属性建立索引，减少全图扫描。约束：唯一性与存在约束保障数据质量。三、查询与遍历Cypher
在线Schema变更：gh-ost与pt-online-schema-change
在不停机前提下进行 MySQL 表结构变更，对比两大常用工具的原理与适配场景。
在线数据库模式迁移（gh-ost、pt-online-schema-change 与 Online DDL）
对比在线模式迁移工具与方法，介绍影子表与双写策略，提供变更验证与回滚路径，保障不停机演进。
地理位置检索与空间索引（2025）
地理位置检索与空间索引（2025）空间索引减少不必要的扫描与计算，是地理查询性能的关键。一、索引与编码Geohash：地理编码与前缀范围检索协调。R-Tree/QuadTree：按空间分割建立索引以支持范围查询。二、查询与优化距离计算：Haversine 或球面余弦等方法估算距离。范围查询：先粗检后
多云架构与成本控制指南（2025）
多云架构与成本控制指南（2025）多云带来弹性与风险对冲，但也引入复杂度与成本。本文从架构设计与成本治理展开。一、架构可移植性容器与编排：以 Kubernetes 为基座，抽象底层差异。IaC：使用 Terraform/Helm 管理跨云资源与配置。服务网格与入口：采用统一流量治理与零信任框架。二、
多模态嵌入与检索评估（2025）
多模态嵌入与检索评估（2025）多模态检索依赖统一表示与评估方法，保障跨模态的相关性与可复现性。一、嵌入与度量嵌入模型：选择适配任务的多模态嵌入模型。相似度：cosine/L2 等度量与归一化策略。二、检索与重排召回：向量检索结合过滤条件提升相关性。重排：多模态重排模型提升最终排序质量。三、评估与回
