GraphQL 持久化查询与缓存策略：APQ、Cache-Control 与客户端缓存实践
构建 GraphQL 持久化查询与缓存体系，采用 APQ 与 Cache-Control、客户端缓存与失效策略，提供可验证的命中率与延迟指标
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GraphQL 持久化查询与缓存策略（2025）
GraphQL 持久化查询与缓存策略（2025）GraphQL 灵活但易被滥用，持久化查询与缓存策略能显著改善性能与治理。一、持久化查询白名单：预注册查询并下发 ID，阻止任意自由查询。变更流程：查询更新走评审并版本化管理。二、复杂度与速率复杂度：对深度与字段数量设上限，防止过度请求。速率：对高成本
GraphQL 持久化查询与CDN缓存（Persisted Queries、Cache 与验证）
通过持久化查询将查询映射为哈希并使用GET请求与CDN缓存，降低带宽与提升性能，提供客户端与服务端实现与验证方法。
GraphQL 安全治理（复杂度限制、深度限制与持久化查询）
通过复杂度与深度限制、持久化查询与速率治理保障 GraphQL 的稳定性与安全性，并提供验证方法。
CSS @supports：特性查询与渐进增强
使用 @supports 进行特性存在性查询，选择性启用新能力并提供回退，实现渐进增强与稳定兼容。
权限统一查询：Permissions API 的状态与 UX
"介绍 Permissions API 的统一查询接口与权限状态（granted/denied/prompt），说明与各功能权限的协作（通知/地理位置/剪贴板等），并给出用户体验与回退策略。"
日志聚合与查询优化（ELK与ClickHouse实践）
构建高吞吐日志聚合管道，基于 ELK 与 ClickHouse 的存储与查询优化策略，提供分区与压缩、模板与保留的可验证方法。
数据湖查询加速：Materialized Views 与 Cache 层（2025）
数据湖查询加速：Materialized Views 与 Cache 层（2025）对热点与复杂查询进行预计算与缓存能显著提升响应速度。一、物化与预聚合物化视图：对复杂聚合结果进行持久化与增量刷新。预聚合：按常见维度构建汇总表，降低运行时计算。二、缓存与层次多级缓存：引擎缓存/分布式缓存/边缘缓存协
数据库索引优化与查询性能
概述合理的索引设计与维护是查询性能的核心。本文提供可验证的诊断流程与设计原则，覆盖 MySQL 与 PostgreSQL 常见场景。诊断与度量（已验证）MySQL：`EXPLAIN`/`EXPLAIN ANALYZE` 关注 `type`、`key`、`rows`、`filtered` 等字段；`S
数据库慢查询治理（Profiling、索引建议、执行计划缓存）
通过 Profiling 与执行计划分析定位慢查询，结合索引建议与计划缓存优化，提供可验证的治理方法。
