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。
聚合
RedisTimeSeries：时序模型与降采样实践
使用 RedisTimeSeries 存储与查询时序数据，结合降采样与聚合策略优化存储与查询性能。
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
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。
Redis GEO地理查询：半径与聚合治理
使用 Redis GEO 实现地理位置检索与聚合，规范坐标与半径、排序与分页，支撑附近与地图场景。
Loki 日志聚合与结构化治理（2025）
Loki 日志聚合与结构化治理（2025）Loki 以标签索引日志，适合低成本、高效检索与聚合。一、结构化与标签结构化：统一字段与上下文；JSON 行日志规范。标签：控制基数，核心标签包括服务、环境、租户与 TraceID。二、采集与管道采集：Promtail/Agent 收集并清洗；敏感信息脱敏。
日志聚合与查询优化（ELK与ClickHouse实践）
构建高吞吐日志聚合管道，基于 ELK 与 ClickHouse 的存储与查询优化策略，提供分区与压缩、模板与保留的可验证方法。
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。
