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
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。
"Grafana Loki 日志聚合与 Promtail 配置实战"
"使用 Promtail 采集并推送日志到 Loki，提供典型配置与查询验证方法，构建易维护的日志聚合。"
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。
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。
"MongoDB 聚合管道与索引优化实战"
"结合复合索引与聚合管道提升查询与统计性能，提供可执行的索引与管道示例。"
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。
"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。"
BFF 架构与前后端协作：接口聚合、边缘加速与一致性治理
构建面向前端的 BFF（Backend for Frontend）层，实现接口聚合、鉴权与边缘加速，结合一致性与缓存治理，提供可验证的延迟与稳定性指标
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
