BFF 架构与前后端协作：接口聚合、边缘加速与一致性治理
构建面向前端的 BFF（Backend for Frontend）层，实现接口聚合、鉴权与边缘加速，结合一致性与缓存治理，提供可验证的延迟与稳定性指标
聚合
ClickHouse 性能优化（MergeTree、分区与索引、TTL 与聚合）
基于 MergeTree 家族的存储引擎，优化分区与主键、索引与 TTL，提升分析查询性能并提供可验证方法。
前端 Web Vitals 长期趋势与告警策略（LCP/INP/CLS 聚合与阈值验证）
聚合Web Vitals（LCP/INP/CLS）形成长期趋势并设定阈值告警，结合采样与分段分析，提供前端与后端实现与验证方法。
BFF 架构与接口聚合（后端 For Frontend、缓存与降级）
采用 BFF 架构为不同前端提供定制接口聚合与适配，结合缓存与降级策略，提升体验与稳定性。
CSP报告与Report-To聚合与监控最佳实践
结合Report-To与Reporting-Endpoints及legacy report-uri，构建CSP违规报告的统一采集与监控聚合，实现前端安全策略可观测。
ClickHouse 物化视图实时聚合与去重治理（2025）
ClickHouse 物化视图实时聚合与去重治理（2025）一、表与视图设计明细表：存储原始事件；索引按查询模式设计。物化视图（物化视图）：将明细写入 `AggregatingMergeTree` 进行 `实时聚合` 与 `去重`。二、聚合与去重聚合函数：`sum/count/uniqExact/a
ClickHouse 列式存储与聚合引擎优化（MergeTree、Materialized View 与验证）
使用MergeTree系列引擎与物化视图进行聚合加速，结合分区与主键设计优化查询与写入，并提供度量与验证方法。
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。
