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。
数据
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。
浏览器端敏感数据存储治理（IndexedDB/LocalStorage/加密与清理）最佳实践
通过浏览器端AES-GCM加密存储与TTL清理、最小化数据驻留，降低敏感信息泄露风险并提升可控性。
湖仓一体数据治理实践（2025）
湖仓一体数据治理实践（2025）湖仓一体结合数据湖的灵活性与数仓的治理能力。本文聚焦表格式选型、数据一致性与治理方法。一、表格式与兼容Iceberg/Delta Lake：提供表级元数据、快照与 ACID 语义。计算引擎：兼容 Spark、Flink、Trino 等主流生态。分区与索引：合理的分区策
ClickHouse物化视图与合并队列治理
通过物化视图与 MergeTree 合并治理预聚合与分层存储，提升查询性能并控制写入与合并开销。
ClickHouse物化视图与高吞吐写入优化实践
通过MergeTree与物化视图实现实时预聚合与高吞吐写入，提供可验证的SQL与系统表观测方法。
Neo4j图数据建模与查询优化实践
通过合理的节点/关系建模与索引、Cypher 查询优化与 Profile 分析，提升 Neo4j 的遍历性能与可维护性，提供验证方法。
