OpenSearch 索引与查询优化（2025）
OpenSearch 索引与查询优化（2025）一、索引与映射字段类型：合理设置 keyword/text 与 analyzer，避免动态映射污染。映射治理：统一禁用危险动态字段，控制索引体积。二、分片与副本分片数：按数据规模与并发设定，避免过多小分片。副本：平衡读取性能与写入开销与容错。三、查询与
查询
OpenSearch k-NN 向量检索索引与查询实战
"创建 k-NN 索引并进行向量相似度查询，提供 HNSW 配置与 knn 查询示例。"
Apache Pinot 实时 OLAP 摄取与查询优化（2025）
Apache Pinot 实时 OLAP 摄取与查询优化（2025）一、摄取与分段实时摄取：Kafka 流式摄取，控制批与并发。分段：合理分段大小与时间窗口，降低查询开销。二、索引与布局索引：倒排/范围/Star-tree 索引按查询模式配置。布局：列裁剪与压缩提升扫描效率。三、查询与资源查询优化：
No-Vary-Search：查询参数归一化与缓存预取策略
"介绍 No-Vary-Search 的响应头与作用，定义哪些查询参数参与或忽略缓存键，并在导航预取/渲染中降低重复下载与变体膨胀。"
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。
Neo4j 图数据库建模与查询（关系、索引与性能）
介绍 Neo4j 的图数据建模与 Cypher 查询，设计关系与索引策略，提供性能验证与优化方法。
MySQL 索引与查询优化（2025）
MySQL 索引与查询优化（2025）MySQL 的优化核心在于正确的索引与合理的查询与数据布局。一、索引与类型B-Tree/Hash/全文索引：按查询模式选择。覆盖索引：减少回表，提升读取效率。二、执行计划与统计EXPLAIN：分析扫描类型与行数与索引使用。统计信息：更新与分析表，避免错误估算。三
MySQL 索引与慢查询优化实战
以可验证的方法梳理 MySQL 索引与慢查询优化路径，基于执行计划与数据分布制定精准优化策略，避免经验主义误区。
MongoDB索引与查询优化实战
通过复合与部分索引、覆盖查询与管道优化提升 MongoDB 性能，并以 explain/指标验证策略效果。
