"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。"
聚合
日志聚合与查询优化（ELK与ClickHouse实践）
构建高吞吐日志聚合管道，基于 ELK 与 ClickHouse 的存储与查询优化策略，提供分区与压缩、模板与保留的可验证方法。
Loki 日志聚合与结构化治理（2025）
Loki 日志聚合与结构化治理（2025）Loki 以标签索引日志，适合低成本、高效检索与聚合。一、结构化与标签结构化：统一字段与上下文；JSON 行日志规范。标签：控制基数，核心标签包括服务、环境、租户与 TraceID。二、采集与管道采集：Promtail/Agent 收集并清洗；敏感信息脱敏。
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。
"TimescaleDB 连续聚合与数据保留策略"
"在 TimescaleDB 中创建超表与连续聚合，并配置数据保留与刷新策略，适合长周期监控场景。"
TimescaleDB 时间序列优化（Hypertable、Chunk、Compression 与连续聚合）
基于 TimescaleDB 的时间序列建模与优化，涵盖 Hypertable/Chunk 策略、压缩与连续聚合配置，并提供可验证的调优方法。
TimescaleDB 压缩与连续聚合优化（2025）
TimescaleDB 压缩与连续聚合优化（2025）一、压缩与存储压缩策略：对历史分区启用压缩，降低成本。归档：只读历史分区归档，减少写入冲突。二、连续聚合物化视图：自动刷新聚合窗口，提升查询性能。参数：刷新策略与延迟容忍度以 SLA 校准。三、索引与分区索引：覆盖时间与过滤维度；避免过度索引。分
Rsdoctor 1.2 新增特性：Treemap 与聚合模块分析
引言Rsdoctor 1.2 在构建产物分析与可视化方面显著改进：新增 Treemap 视图并提升聚合模块的分析精度，帮助更好理解与优化打包产物。新增能力（已验证）Treemap 视图：以树图方式可视化模块体积和层级关系，定位优化点更直观。来源：Rspack 官方博客 RSS 摘要。聚合模块分析：针
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
