数据库技术
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。
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。
PostgreSQL Autovacuum与表膨胀治理实践
---title: PostgreSQL Autovacuum与表膨胀治理实践keywords:- Autovacuum- 膨胀- VACUUM- ANALYZE- 吐血兔子- pgtoastdescription: 调整Autovacuum与维护策略治理表膨胀与统计信息失真，提供可验证的参数与监控查询，提升性能与稳定性。date: 2025-11-26tags:- ANA...
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。
PostgreSQL Row-Level Security(RLS) 与策略实践
---title: PostgreSQL Row-Level Security(RLS) 与策略实践keywords: RLS, ENABLE ROW LEVEL SECURITY, CREATE POLICY, USING, WITH CHECKdescription: 启用行级安全并为多租户数据创建策略，结合会话变量实现按租户隔离的读写控制。tags:- CREATE POLICY...
PostgreSQL pg_stat_statements 与慢查询治理（标准化、成本与验证）
---title: PostgreSQL pg_stat_statements 与慢查询治理（标准化、成本与验证）date: 2025-11-26keywords:- pg_stat_statements- 慢查询- 代价估算- 归一化- 优化description: 启用pg_stat_statements收集归一化查询统计，通过成本与执行指标定位慢查询并提出优化策略，提供验证...
ClickHouse 写入与查询优化（2025）
# ClickHouse 写入与查询优化（2025）ClickHouse 面向高并发分析型查询，优化重点在表引擎与数据布局与查询路径。## 一、表与索引- MergeTree 家族：根据写入与查询模式选择合适引擎（如 MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree）。- 主键与排序键：合理设置提升范围查询与跳过数据块效率。## 二、分区与
ClickHouse表引擎与分区索引：高并发查询治理
掌握 MergeTree 系列表引擎的分区与索引策略，优化高并发与大数据量查询性能与成本。
FormData 与 Blob：二进制上传与 multipart 构造
介绍 `FormData` 与 `Blob/File` 的构造与上传，用 `fetch` 提交 `multipart/form-data`，处理文件与元数据，并给出可靠性与安全建议。
ClickHouse 在日志分析的工程化实践
利用列式存储与 MergeTree 家族的特性，在日志与指标分析场景实现高吞吐写入与低时延查询。
Navigation Timing v2：PerformanceNavigationTiming 的首包与关键阶段
---title: Navigation Timing v2：PerformanceNavigationTiming 的首包与关键阶段keywords:- PerformanceNavigationTiming- Navigation Timing- TTFB- DOMContentLoaded- 交互就绪- RUMdescription: 系统梳理 Navigation Tim...
ClickHouse TTL与分层存储策略实践
使用TTL与存储策略实现冷热分层与数据自动清理，提供可验证的DDL与系统表验证，优化成本与性能。
ClickHouse 物化视图刷新与数据一致性（Aggregating 与 TTL 验证）
使用物化视图对明细数据进行预聚合并在目标表启用TTL与后台合并，保证查询性能与数据一致性，提供度量与验证方法。
