RedisTimeSeries时序治理：压缩、聚合与查询策略
使用 RedisTimeSeries 管理指标与事件时序，结合压缩与聚合策略，优化存储与查询性能。
聚合
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。
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
"MongoDB 聚合管道与索引优化实战"
"结合复合索引与聚合管道提升查询与统计性能，提供可执行的索引与管道示例。"
"Grafana Loki 日志聚合与 Promtail 配置实战"
"使用 Promtail 采集并推送日志到 Loki，提供典型配置与查询验证方法，构建易维护的日志聚合。"
Elasticsearch索引建模与慢查询优化实践
系统化设计映射与查询策略，用可验证的配置与方法降低ES慢查询并提升吞吐与稳定性。
"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 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。
