k6 压测场景建模与分布式执行治理（2025）
k6 压测场景建模与分布式执行治理（2025）一、场景与数据场景：定义阶段流量与用户行为；覆盖峰值与稳态（场景）。数据：使用固定数据集与种子；减少随机性影响。二、分布式与执行分布式：多节点并发执行；控制节奏与总并发（分布式）。指标与阈值：定义 `RT/QPS/错误率` 阈值；作为发布门禁（阈值）。三
建模
图数据库建模与查询优化（2025）
图数据库建模与查询优化（2025）图数据库擅长关系与路径查询，需在建模与索引上优化。一、模式与节点/边模式设计：明确节点与关系类型与属性。规范命名：统一标签与属性命名，提升可读性。二、索引与约束索引：为常用查找属性建立索引，减少全图扫描。约束：唯一性与存在约束保障数据质量。三、查询与遍历Cypher
数据仓库建模与ETL性能优化实践
以星型/雪花模型为基础，结合分区分桶与列式压缩提升查询与ETL性能，提供调度与质量校验的落地方法与验证。
Neo4j Cypher 索引与关系建模优化（2025）
Neo4j Cypher 索引与关系建模优化（2025）一、关系建模节点与关系：统一标签与属性规范；避免过度多态。归一化：以关系表达连接，避免冗余属性；保持语义清晰（关系建模）。二、索引与约束索引：为高选择性属性建立索引；组合索引优化过滤与连接。约束：唯一性与存在性约束提高数据质量与查询计划稳定性。
Neo4j 图数据库建模与查询（关系、索引与性能）
介绍 Neo4j 的图数据建模与 Cypher 查询，设计关系与索引策略，提供性能验证与优化方法。
Neo4j图数据建模与查询优化实践
通过合理的节点/关系建模与索引、Cypher 查询优化与 Profile 分析，提升 Neo4j 的遍历性能与可维护性，提供验证方法。
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）合理的建模提升分析性能与可维护性，避免过度复杂化或冗余。一、模型与特征星型：维度扁平化，查询简单但冗余更高。雪花：维度规范化，冗余低但查询复杂。二、维度与事实维度设计：层级与缓慢变化维（SCD）治理。事实表：粒度与度量与外键设计。三、查询与性能预聚合与物化
数据建模与规范化与反规范化权衡（2025）
数据建模与规范化与反规范化权衡（2025）数据建模需要面向场景选择合适范式，并以工程方法实现性能与演进的平衡。一、规范化与范式范式：避免更新异常与冗余，提升一致性。关联与约束：通过外键与约束保障数据质量。二、反规范化与冗余冗余视图：为查询热点构建反规范化视图提升读取性能。写入权衡：评估写入复杂度与维
数据仓库建模（星型/雪花、事实与维度、SCD）
讲解数据仓库的星型/雪花建模方法，区分事实与维度，处理缓慢变化维（SCD），并提供可验证的设计与治理方法。
