Delta Lake ACID与时光回溯实践
在Lakehouse中使用Delta Lake实现ACID写入与时光回溯，提供可验证的Spark/SQL示例与维护命令。
数据
Delta Lake Z-Order 与数据跳跃优化（2025）
Delta Lake Z-Order 与数据跳跃优化（2025）一、Z-Order 与布局Z-Order：多维排序优化数据局部性，提升剪枝效率。布局策略：按查询维度排序与分区协同优化。二、数据跳跃与统计数据跳跃：维护文件级统计，跳过无关数据块。统计刷新：在批量写入后刷新统计与索引。三、小文件与合并C
Elasticsearch索引建模与慢查询优化实践
系统化设计映射与查询策略，用可验证的配置与方法降低ES慢查询并提升吞吐与稳定性。
Elasticsearch索引模板与动态模板治理
通过索引模板与动态模板统一映射与设置，减少字段漂移并稳定查询行为与存储成本。
SSRF防护与出口治理（IP黑白/协议限制/元数据防护）最佳实践
通过协议白名单、私网与环回链路本地阻断、云平台元数据端点防护与端口策略，系统性降低SSRF攻击面并强化出口治理。
数据一致性与冲突解决：前端离线优先设计
`title: 数据一致性与冲突解决：前端离线优先设计``categories: Web 开发/前端/数据管理``keywords: 离线优先,冲突解决,乐观并发,版本向量,CRDT,IndexedDB``description: 总结离线优先下的写入策略与冲突解决方案，覆盖乐观并发控制、版本向量、
数据脱敏与日志治理（字段级红线/结构化）最佳实践
以字段级红线与结构化日志治理为核心，统一脱敏与白名单策略，保障隐私不外泄并提升可观测与审计能力。
数据脱敏与隐私计算实践（2025）
数据脱敏与隐私计算实践（2025）隐私保护要求在采集、存储与使用全链路实施技术与治理手段。一、脱敏与匿名化掩码与替换：对敏感字段进行掩码与伪值替换。泛化与聚合：按范围与分组降低识别风险。二、差分隐私与采样差分隐私：在统计输出添加噪声以保护个体隐私。采样与阈值：控制最小样本与门槛避免过拟合与泄露。三、
Feature Store选型：Feast与Hopsworks对比
对比两大特征存储在在线/离线一致性与回填能力上的差异，指导MLOps落地与特征治理。
ClickHouse ReplacingMergeTree去重与版本列实践
使用ReplacingMergeTree基于主键与版本列实现去重与更新，提供可验证的DDL与查询方法，降低重复数据影响。
