数据库索引优化：MySQL与PostgreSQL对比
从索引类型、适用场景与查询计划入手，归纳两大主流数据库的索引优化策略。
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图数据库选型：Neo4j与JanusGraph
对比两类图数据库在查询语言、存储后端与扩展能力上的差异，指导工程选型。
Postgres部分索引与条件索引治理
使用部分索引与条件谓词减少索引体积并优化特定查询，提升选择性与维护效率。
Postgres索引进阶：部分索引、表达式索引与INCLUDE
系统化掌握 Postgres 进阶索引能力，利用过滤、表达式与覆盖列优化查询性能与成本。
Postgres索引维护：REINDEX CONCURRENTLY与膨胀治理
使用 REINDEX CONCURRENTLY 在不停机下重建索引，结合膨胀监控与维护窗口，保障查询性能与稳定性。
PostgreSQL部分索引与表达式索引实践
通过部分索引与表达式索引提升查询性能与索引效率，结合选择性与计划分析进行治理。
PostgreSQL INCLUDE索引与Index Only Scan实践
利用 `INCLUDE` 扩展覆盖索引列，提升索引仅扫描性能，并理解可见性地图对收益的影响。
Postgres pg_trgm三元组索引：模糊匹配与LIKE优化
使用 pg_trgm 三元组索引加速 LIKE/ILIKE 与相似度查询，规范操作符与成本治理，提升文本检索性能。
Postgres BRIN索引：大表顺序扫描优化
通过 BRIN 块范围索引在顺序相关的大表上优化查询，显著降低索引大小与维护成本，适配时间序列场景。
Elasticsearch零停机索引切换：别名与Reindex治理
使用别名与 Reindex 实现零停机索引切换，规范映射演进、写入别名与回滚策略，保障线上查询与写入稳定。
