OpenTelemetry Collector 管道与导出优化（2025）
OpenTelemetry Collector 管道与导出优化（2025）Collector 是观测数据的中枢，合理的管道配置能显著降低成本并提升可靠性。一、管道与组件Receiver：按协议接入 Trace/Metrics/Logs（OTLP/Prometheus 等）。Processor：批处理
优化
"Paint Timing API：FCP 的采集与优化路径"
"说明 Paint Timing 的 `first-contentful-paint` 采集方法、与关键渲染路径的关联，结合资源优化与预加载/优先级提升 FCP，提供示例与参考。"
Parquet 与 ORC 存储格式与压缩优化（2025）
Parquet 与 ORC 存储格式与压缩优化（2025）Parquet 与 ORC 是主流列式存储格式，广泛用于湖仓与离线分析场景。一、格式与编码列式存储：按列组织数据，提升扫描与压缩效率。编码：字典/Run-Length/位图等编码降低存储与 IO。二、压缩与性能压缩算法：ZSTD/Snappy
pgvector 0.6 版本要点：HNSW 构建与 WAL 性能优化
总结 pgvector 0.6 的改进，包括 HNSW 构建性能、内存与 WAL 优化，并提示后续 0.8 在过滤与迭代扫描上的增强方向。
"PostgreSQL BRIN 索引与时序数据优化"
"在大规模时序数据上使用 BRIN 索引提升范围查询性能，提供创建与调优示例。"
"PostgreSQL JSONB 与全文检索组合优化"
"在 JSONB 场景中组合使用 GIN、pg_trgm 与全文检索，提升查询性能并保证可维护性。"
"PostgreSQL pg_stat_statements 查询分析与优化"
"启用 pg_stat_statements 收集查询统计，基于执行次数与平均耗时定位热点并进行优化。"
PostgreSQL 分区与 JSONB 索引优化
结合时间与范围分区策略，配合 JSONB 与 GIN 索引优化查询性能，给出执行计划分析与常见坑位。
PostgreSQL 分区与并行查询优化（Partitioning、Parallel Query、统计信息）
利用分区与并行查询优化大表性能，结合统计信息与约束排除，提供可验证的调优路径。
PostgreSQL 分区策略与时间序列优化（2025）
PostgreSQL 分区策略与时间序列优化（2025）时间序列数据写多读多，需在分区/索引/归档上系统优化。一、分区与布局范围分区：按时间窗口分区，减少扫描与维护成本。子分区：按来源或租户进一步细分，降低热点。二、索引与统计索引：覆盖时间与过滤维度；避免过度索引。统计：维护表与列统计，确保计划准确
