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
查询
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。
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
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。
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
PostgreSQL pg_stat_statements 查询分析与优化
"启用 pg_stat_statements 收集查询统计，基于执行次数与平均耗时定位热点并进行优化。"
Permissions API：权限查询与请求治理
使用 Permissions API 查询权限状态并订阅变化，合理安排请求时机与文案，减少打扰并提升授权通过率。
IndexedDB 查询优化与模式设计
通过复合索引与 `IDBKeyRange` 的范围查询、游标批量遍历与模式设计，系统优化浏览器端的查询性能与可维护性。
