IndexedDB 数据压缩存储与透明解压实践
将数据以 gzip 压缩形式持久化到 IndexedDB，并在读取时透明解压，降低体积与提升加载性能。
压缩
CompressionStream 流式压缩与解压实践
使用 CompressionStream 与 DecompressionStream 进行文本与二进制流的压缩与解压，示例含能力检测与常见集成方式。
CompressionStream 与 DecompressionStream 浏览器端压缩与解压实践
"在浏览器端使用 CompressionStream/DecompressionStream 实现流式压缩与解压，降低内存峰值与网络成本，并在生产环境验证性能收益。"
Canvas 与 ImageBitmap 压缩与缩略图持久化实践
使用 ImageBitmap 与 Canvas 生成缩略图并压缩图像，持久化到 IndexedDB 以加速展示。
TimescaleDB分块与压缩：时序写入与查询优化
使用 TimescaleDB 的 Hypertable 分块与压缩能力优化时序数据的写入与查询，降低存储成本并提升性能。
TimescaleDB 时间序列压缩与查询加速（Hypertable、Compression 与验证）
使用TimescaleDB构建Hypertable并启用压缩策略，通过Chunk管理与time_bucket聚合加速查询，提供存储占用与性能验证方法。
TimescaleDB 压缩与连续聚合优化（2025）
TimescaleDB 压缩与连续聚合优化（2025）一、压缩与存储压缩策略：对历史分区启用压缩，降低成本。归档：只读历史分区归档，减少写入冲突。二、连续聚合物化视图：自动刷新聚合窗口，提升查询性能。参数：刷新策略与延迟容忍度以 SLA 校准。三、索引与分区索引：覆盖时间与过滤维度；避免过度索引。分
RedisTimeSeries时序治理：压缩、聚合与查询策略
使用 RedisTimeSeries 管理指标与事件时序，结合压缩与聚合策略，优化存储与查询性能。
PostgreSQL 分区表与时间序列压缩（2025）
PostgreSQL 分区表与时间序列压缩（2025）一、分区设计范围分区：按时间窗口创建分区；提升删除与归档效率（分区表）。索引：为时间与过滤字段建立索引；避免跨分区扫描。二、压缩与聚合压缩：对历史分区启用压缩策略，降低存储占用（压缩）。连续聚合：维护常用聚合的物化视图或连续聚合，加速查询（连续聚
Postgres HOT更新与TOAST存储治理
理解 HOT 更新与 TOAST 存储的行为，优化行大小与更新策略，降低膨胀与提升性能。
