ClickHouse物化视图与聚合表治理
使用物化视图与聚合表在写入路径预聚合数据，优化查询性能与成本，规范更新与修复策略。
聚合
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。
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。
Elasticsearch索引建模与慢查询优化实践
系统化设计映射与查询策略，用可验证的配置与方法降低ES慢查询并提升吞吐与稳定性。
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 架构与接口聚合（后端 For Frontend、缓存与降级）
采用 BFF 架构为不同前端提供定制接口聚合与适配，结合缓存与降级策略，提升体验与稳定性。
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
RedisTimeSeries时序治理：压缩、聚合与查询策略
使用 RedisTimeSeries 管理指标与事件时序，结合压缩与聚合策略，优化存储与查询性能。
"CSP报告与Report-To聚合与监控最佳实践"
"结合Report-To与Reporting-Endpoints及legacy report-uri，构建CSP违规报告的统一采集与监控聚合，实现前端安全策略可观测。"
