PostgreSQL查询优化与索引实践
结合 EXPLAIN 与索引策略开展查询优化，覆盖统计信息、常用参数与实战技巧，帮助稳定降低延迟与资源占用。
查询
慢查询治理与数据库观察性（2025）
慢查询治理与数据库观察性（2025）慢查询治理需要数据驱动与工程化流程，避免“一次性修复”。一、采集与归档慢查询日志：设定阈值与采样，归档用于分析。APM：结合事务追踪与资源指标定位热点。二、计划与索引执行计划：分析扫描类型与代价与选择器命中。索引治理：建立/重建/删除冗余索引，控制写入开销。三、查
PostgreSQL 索引与查询优化实践
围绕索引类型、统计信息与执行计划进行系统优化，提供可操作参数与验证方法提升查询性能与稳定性。
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。
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。
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
CSS容器查询与content-visibility：渲染性能治理
利用容器查询与内容可见性控制渲染开销，构建可维护的响应式与高性能布局体系。
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。
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。
PostgreSQL 查询优化与统计信息（扩展统计、计划稳定与验证）
利用扩展统计提升选择度估算并稳定查询计划, 结合工作内存与代价参数优化执行性能, 提供可重复的度量与验证方法。
