"Referrer-Policy：隐私与分析的权衡"
"介绍 Referrer-Policy 的各策略差异与默认行为，阐述对隐私与分析的影响，给出站点推荐配置与示例。"
权衡
Serverless 数据库与一致性权衡（2025）
Serverless 数据库与一致性权衡（2025）Serverless 数据库提供弹性伸缩，但在连接与一致性上需工程化治理。一、连接与会话连接池：管理短连接与复用，避免冷启动抖动。会话语义：明确事务与会话边界，防止隐性状态问题。二、一致性与读写读一致性：在读写分离下控制延迟与一致性。写入策略：批量
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）合理的建模提升分析性能与可维护性，避免过度复杂化或冗余。一、模型与特征星型：维度扁平化，查询简单但冗余更高。雪花：维度规范化，冗余低但查询复杂。二、维度与事实维度设计：层级与缓慢变化维（SCD）治理。事实表：粒度与度量与外键设计。三、查询与性能预聚合与物化
数据库表设计范式与反范式权衡（3NF、冗余与索引覆盖）
对比第三范式与反范式的取舍，结合冗余字段与索引覆盖优化查询性能，并给出可验证的设计与观测方法。
数据建模与规范化与反规范化权衡（2025）
数据建模与规范化与反规范化权衡（2025）数据建模需要面向场景选择合适范式，并以工程方法实现性能与演进的平衡。一、规范化与范式范式：避免更新异常与冗余，提升一致性。关联与约束：通过外键与约束保障数据质量。二、反规范化与冗余冗余视图：为查询热点构建反规范化视图提升读取性能。写入权衡：评估写入复杂度与维
