ClickHouse Kafka引擎与流式摄取实践
使用Kafka引擎与物化视图将Kafka流数据落地到MergeTree表，提供可验证的DDL与运行命令，支撑实时分析。
[数据
ClickHouse ReplacingMergeTree去重与版本列实践
使用ReplacingMergeTree基于主键与版本列实现去重与更新，提供可验证的DDL与查询方法，降低重复数据影响。
ClickHouse TTL与分层存储策略实践
使用TTL与存储策略实现冷热分层与数据自动清理，提供可验证的DDL与系统表验证，优化成本与性能。
ClickHouse物化视图与高吞吐写入优化实践
通过MergeTree与物化视图实现实时预聚合与高吞吐写入，提供可验证的SQL与系统表观测方法。
Delta Lake ACID与时光回溯实践
在Lakehouse中使用Delta Lake实现ACID写入与时光回溯，提供可验证的Spark/SQL示例与维护命令。
Elasticsearch ILM滚动索引与冷热分层实践
使用ILM策略实现滚动索引与冷热分层，提供可验证的策略与API调用，降低成本并提升稳定性。
Elasticsearch Ingest Pipeline与字段规范化实践
使用Ingest Pipeline在写入阶段进行字段解析与规范化，提供可验证的管道与索引示例，提升检索一致性与质量。
Elasticsearch快照与S3仓库实践
配置Elasticsearch快照仓库到S3并进行备份与恢复，提供可验证的API与策略，保障数据安全与可恢复性。
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。
Kafka Connect S3 Sink分区与格式实践
配置Kafka Connect S3 Sink将消息落地到S3并进行分区与格式化，提供可验证的Connector配置与验证命令，支撑数仓与分析。
