数据库审计与异常查询检测最佳实践
"以行为画像与慢查询/权限异常检测为核心，构建可验证的数据库审计与异常查询检测体系，支持告警与审计追踪。"
查询
图数据库建模与查询优化（2025）
图数据库建模与查询优化（2025）图数据库擅长关系与路径查询，需在建模与索引上优化。一、模式与节点/边模式设计：明确节点与关系类型与属性。规范命名：统一标签与属性命名，提升可读性。二、索引与约束索引：为常用查找属性建立索引，减少全图扫描。约束：唯一性与存在约束保障数据质量。三、查询与遍历Cypher
GraphQL查询复杂度与深度限制（cost-limit/速率协同）最佳实践
通过计算查询复杂度与深度并与速率限制协同门禁，防止高成本查询导致资源耗尽与滥用。
Elasticsearch查询缓存与请求缓存治理
正确使用查询缓存与请求缓存，统一过滤器与缓存键策略，提升检索与聚合性能并控制一致性。
Redis Search 与聚合查询（索引、标签与评分验证）
使用RediSearch创建多字段索引并进行标签与数值过滤及聚合排名，提供查询与度量方法，验证评分与排序的正确性与性能。
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。
Elasticsearch映射与查询DSL：精确匹配与分析器治理
正确设计 ES 映射与分析器，掌握 term/match/nested 查询语义，避免常见相关性与性能陷阱。
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。
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
