GraphQL持久化查询与Allowlist门禁（SHA256/签名/回退）最佳实践
通过SHA256持久化查询与Allowlist门禁、签名校验与受控回退，阻断任意查询注入并优化性能。
查询
Grafana Tempo 分布式追踪存储与查询实践
部署 Grafana Tempo 接收 OTLP 追踪并将数据写入对象存储，提供核心配置与查询验证方法。
TraceQL 追踪采集与查询优化（2025）
Grafana Tempo/TraceQL 追踪采集与查询优化（2025）一、采集与存储采集：接入 OTLP；统一服务命名与标签（采样）。存储：对象存储分层与压缩；设置留存与分片，提高吞吐。二、采样与索引采样：概率/规则采样；异常优先与尾延迟优先策略。索引：启用索引加速 TraceQL 查询；控制高
Grafana Loki与ELK对比：日志聚合与查询成本
比较 Loki 与 ELK 在架构与索引策略上的差异，理解查询成本与适配场景，构建高效日志体系。
Elasticsearch索引设计与查询性能优化
通过合理的映射与分片、分页与聚合策略提升 ES 查询与写入性能，附可验证的参数与示例。
Elasticsearch异步搜索与滚动查询大数据分页实践
使用异步搜索与滚动查询处理大数据分页，结合 `search_after` 游标与资源策略，避免深分页退化，提供验证与监控方法。
Elasticsearch 索引与查询优化（2025）
Elasticsearch 索引与查询优化（2025）Elasticsearch 以倒排索引支撑全文检索与分析，需在模式与查询上优化。一、索引与映射字段类型：合理设置 keyword/text 与 analyzer。映射：禁用动态映射的隐患字段，控制索引膨胀。二、分片与副本分片数：按数据规模与并发设
MongoDB 分片与索引优化（Shard Key、复合索引与查询规划）
选择合适的分片键与复合索引, 结合查询规划分析优化读写与分布, 并提供可重复的度量与验证流程。
分析器设计与查询优化（2025）
Elasticsearch 字段映射/分析器设计与查询优化（2025）一、字段类型与映射`keyword` vs `text`：明确精确匹配与全文分词边界；聚合使用 `keyword`（keyword）。映射：禁用动态或设白名单，避免类型漂移（Mapping）。二、分析器与正常化Analyzer（A
