Apache Iceberg 与 Delta Lake 表格式对比（Schema 演进、时间旅行与分区）
对比 Iceberg 与 Delta 的表格式能力，涵盖 Schema 与分区演进、时间旅行与事务保障，并提供验证方法。
分区
ClickHouse 性能优化（MergeTree、分区与索引、TTL 与聚合）
基于 MergeTree 家族的存储引擎，优化分区与主键、索引与 TTL，提升分析查询性能并提供可验证方法。
"ClickHouse 表引擎与排序键分区优化实战"
"基于 MergeTree 的分区与排序键设计，提供建表与查询优化示例以提升读写与聚合性能。"
Cookie 分区化（CHIPS）：第三方 Cookie 的安全替代
解释 Cookie 分区化（CHIPS）的原理与 `Partitioned` 属性的使用，帮助在第三方 Cookie 受限的环境下维持必要的嵌入场景能力并降低跨站跟踪。
Kafka Connect S3 Sink分区与格式实践
配置Kafka Connect S3 Sink将消息落地到S3并进行分区与格式化，提供可验证的Connector配置与验证命令，支撑数仓与分析。
"PostgreSQL pg_partman 自动分区管理与滚动维护"
"使用 pg_partman 为时间序列表自动创建与维护分区，提供安装、配置与滚动保留示例。"
PostgreSQL 分区与 JSONB 索引优化
结合时间与范围分区策略，配合 JSONB 与 GIN 索引优化查询性能，给出执行计划分析与常见坑位。
PostgreSQL 分区与并行查询优化（Partitioning、Parallel Query、统计信息）
利用分区与并行查询优化大表性能，结合统计信息与约束排除，提供可验证的调优路径。
PostgreSQL 分区与维护窗口策略（Range/Hash、Autovacuum 与验证）
使用声明式分区提高查询与维护效率，结合Autovacuum与维护窗口策略，提供SQL示例与度量方法验证效果。
PostgreSQL 分区策略与时间序列优化（2025）
PostgreSQL 分区策略与时间序列优化（2025）时间序列数据写多读多，需在分区/索引/归档上系统优化。一、分区与布局范围分区：按时间窗口分区，减少扫描与维护成本。子分区：按来源或租户进一步细分，降低热点。二、索引与统计索引：覆盖时间与过滤维度；避免过度索引。统计：维护表与列统计，确保计划准确
