向量数据库选型指南：Milvus、FAISS 与 PGVector
"结合生态与性能特点，对 Milvus、FAISS 与 PGVector 的适用场景与限制进行对比，并提供工程落地建议与参考。"
选型
ISR 渲染模式选型与混合策略（2025）
CSR/SSR/ISR 渲染模式选型与混合策略（2025）一、模式与场景CSR：客户端渲染，适合交互密集与个性化场景。SSR：服务端渲染，提升首屏与 SEO。ISR：增量静态再生，兼顾实时与成本。二、混合策略边缘与缓存：结合边缘渲染与 ISR 缓存刷新。预取与预连接：降低建连与数据获取时延。三、观测
图形渲染选型：Canvas 与 SVG 的性能与场景
"对比 Canvas 与 SVG 的渲染模型与性能差异，总结各自适用场景与交互复杂度，给出工程落地建议与参考。"
Serverless数据库选型：Neon与PlanetScale对比
对比两大 Serverless 数据库在架构、分支与复制策略、延迟与生态上的差异，指导应用选型与迁移。
向量数据库选型与优化指南（2025）
向量数据库选型与优化指南（2025）向量数据库支撑语义检索与多模态搜索，是 RAG 与推荐系统的关键组件。本文从选型维度、索引策略、写读优化与治理实践展开。一、核心选型维度索引类型支持：常见 ANN 算法（如 HNSW、IVF 等）与可插拔性。数据规模与扩展：分片、副本与水平扩展能力；一致性与容错策
向量数据库选型 pgvector Milvus Qdrant 对比
对比三种主流向量数据库在索引类型、部署与一致性方面的差异，结合场景给出选型建议与调参要点。
Cloudflare Workers 存储选型：KV 与 D1 实战指南
引言在边缘计算场景下，Cloudflare 提供从 KV（分布式键值）到 D1（原生无服务器 SQL）的多种数据选项，可满足缓存、会话、元数据与事务性数据等不同需求。存储选型（已验证）Workers KV：全球分布式键值存储，适合配置、会话、缓存与静态元数据；一致性模型与写入传播需要结合用例评估。来
GraphQL Subscriptions 与实时传输选型（2025）
GraphQL Subscriptions 与实时传输选型（2025）Subscriptions 提供实时更新能力，需与传输通道与授权策略协同。一、传输与路由WebSocket 与 SSE：按交互强度与兼容性选型。路由：按用户/租户/主题进行订阅管理与扇出。二、授权与复杂度授权：字段级与主题级授权，
