Transform 与物化聚合
讲解 Elasticsearch Transform 物化聚合：pivot 与 latest 两种模式、group_by 与聚合定义、连续转换的 sync 调度与 checkpoint 机制、历史数据回填与目标索引重建，以及 Transform 与 rollup 在时序降采样场景下的取舍。
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TimeSeries
共 4 篇文章。
PostgreSQL 时序数据工作负载
面向时序场景的 PostgreSQL 实践指南。涵盖时序数据的写入模式与时间索引选型、BRIN 索引原理与适用边界、声明式分区（RANGE 按时间）的建表与管理、连续聚合与降采样、压缩与保留策略，以及 TimescaleDB 超表与原生分区的取舍。
「时序数据与 TSDB：从数据流到生命周期治理」
讲解 Elasticsearch 时序数据处理：数据流与索引生命周期、TSDB 索引模式、采样与降维、date_histogram 时序聚合，以及预测与异常检测的落地。
PostgreSQL 扩展生态实战：表分区、pgvector 向量搜索、PostGIS、TimescaleDB 与 Citus 水平扩展
详解 PostgreSQL 五大核心扩展能力：表分区设计（RANGE/HASH/LIST + 子分区）、pgvector 向量搜索（嵌入存储 + HNSW/ivfflat 索引）、PostGIS 地理空间数据、TimescaleDB 时序数据库超表、Citus 分布式水平扩展。每个扩展配完整的创建语句和适用场景。