数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）合理的建模提升分析性能与可维护性，避免过度复杂化或冗余。一、模型与特征星型：维度扁平化，查询简单但冗余更高。雪花：维度规范化，冗余低但查询复杂。二、维度与事实维度设计：层级与缓慢变化维（SCD）治理。事实表：粒度与度量与外键设计。三、查询与性能预聚合与物化
数据
数据变更捕获CDC与Debezium管道实践
使用 Debezium 构建 CDC 管道，实现变更事件可靠采集与传递，覆盖快照/断点、去重与模式演进，并给出验证与回归方法。
数据发现与数据目录平台实践（2025）
数据发现与数据目录平台实践（2025）数据目录让数据资产可见可用。本文从模型、搜索与治理展开。一、模型与采集元数据模型：覆盖数据集、字段、任务与责任人。采集：在 ETL、流处理与查询层自动采集与更新。二、搜索与标签搜索：按名称、字段与标签与血缘进行检索。标签：统一标签体系与权限，支持业务域分类。三、
数据加密与密钥分层（Envelope Encryption、KMS、透明加密）
采用信封加密与 KMS 管理数据密钥，实现分层与轮换，结合透明加密在存储层保障数据安全，并提供验证方法。
数据分片键选择与迁移策略（2025）
数据分片键选择与迁移策略（2025）正确的分片键与迁移策略决定系统扩展性与稳定性。一、分片键选择稳定键：按用户/租户等分片，降低热点风险。组合键：在查询与写入模式下评估键的覆盖性。二、热点与再均衡热点识别：观测分片负载与延迟与错误率。再均衡：按计划迁移或复制热点分片降低压力。三、在线迁移与路由迁移：
数据出站策略与隐私合规（DLP/PII检测）最佳实践
"以PII检测与策略门禁为核心，结合脱敏与审计，构建Web数据出站的隐私合规与防泄漏治理体系。"
数据仓库建模与ETL性能优化实践
以星型/雪花模型为基础，结合分区分桶与列式压缩提升查询与ETL性能，提供调度与质量校验的落地方法与验证。
微服务数据加密传输与密钥轮换最佳实践
"结合mTLS、信封加密与自动密钥轮换，在微服务架构中实现端到端加密与可审计的密钥治理。"
数据契约Data Contracts：生产与消费的责任边界
以数据契约明确生产与消费的责任边界，定义模式、SLA 与质量断言，降低回归与耦合。
