本文为WiredTiger内核系列终篇，提供选型决策树：文档模型且需MongoDB生态选WiredTiger；否则按需选PG/InnoDB、SQLite或RocksDB。同时回收开放问题，给出17篇阅读地图，强调脏页需reconcile、旧版进History Store，并指出选WT应基于文档生态而非性能承诺。

本文总结了全文检索引擎的选型决策，强调在不同场景下的最佳实践。针对企业知识库、订单库和日志分析，提供了决策树和场景分析，建议根据数据量、事务需求和查询模型选择合适的引擎，如Elasticsearch、PostgreSQL GIN或ClickHouse。选型应基于具体问题，而非产品热词。

本文讨论了向量检索引擎的选型，比较了Milvus、Qdrant和Lance的特点与适用场景。提供了决策树和关键问题，强调持续写入、近似检索和过滤的重要性，并指出了GPU索引和多模态字段融合等开放问题。旨在帮助用户根据负载选择合适的向量引擎。

本文总结了数据平台的选型决策，提出了交互式联邦、批ETL、嵌入式分析和流批一体四条路径。通过能力对照表，分析了不同引擎的下推深度、并发模型和运维复杂度，强调了查询引擎的核心功能及其在数据平台栈中的重要性，并提供了针对不同需求的引擎选择建议。