数据隐私合规 GDPR 与 CCPA 实操（2025）
数据隐私合规 GDPR 与 CCPA 实操（2025）隐私合规强调最小化与可审计。本文从采集、使用与响应机制展开。一、数据最小化与目的限制采集最小化：仅收集完成业务所需的最小数据集。保留与删除：定义保留期与删除流程，避免长期持有敏感数据。二、同意管理与透明度明示同意：清晰告知目的、范围与第三方共享情
数据
数据隐私合规GDPR与PII脱敏实践
以数据分类与脱敏为基础，结合保留策略与访问控制、审计与DSAR流程，构建可验证的数据隐私合规实践。
个人信息保护与数据安全
摘要本文深入探讨了个人信息保护的重要性、数据安全面临的常见风险与威胁，并提供了保护个人信息的最佳实践，包括强密码、双因素认证、数据加密等。同时，文章还介绍了相关的法律法规（如 GDPR、CCPA、PIPL），数据泄露事件的处理流程以及常用的数据安全工具与技术，旨在帮助用户全面提升个人信息和数据安全防
ClickHouse Kafka引擎与流式摄取实践
使用Kafka引擎与物化视图将Kafka流数据落地到MergeTree表，提供可验证的DDL与运行命令，支撑实时分析。
数据归档治理（2025）
ClickHouse MergeTree 分区与 TTL/数据归档治理（2025）一、表设计与索引主键与排序键：根据查询模式选择高选择性列；避免宽主键导致写放大。索引：跳表（data skipping）与稀疏索引减少扫描；控制 granularity。二、分区与并行分区：按时间或租户分区，提升删除与
ClickHouse TTL与分层存储策略实践
使用TTL与存储策略实现冷热分层与数据自动清理，提供可验证的DDL与系统表验证，优化成本与性能。
ClickHouse 物化视图刷新与数据一致性（Aggregating 与 TTL 验证）
使用物化视图对明细数据进行预聚合并在目标表启用TTL与后台合并，保证查询性能与数据一致性，提供度量与验证方法。
Cloudflare Vectorize 数据导入管线与批量索引
引言Vectorize 提供托管向量索引，适合在边缘构建检索增强应用；批量导入与索引策略可显著影响查询性能与一致性。能力与管线（已验证）数据导入：通过 API 批量插入向量与元数据，支持管理命名空间与集合。来源：Cloudflare Docs（Vectorize）。Workers 协作：在 Work
Debezium CDC：变更数据捕获与下游同步实践
利用 Debezium 从数据库日志中捕获变更事件，构建可靠的下游同步与事件驱动架构。
ETL编排选型：Airflow与Dagster对比
对比两大编排平台在 DAG 模型、类型与观测能力上的差异，指导批处理与数据管道的工程选型。
