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Data Vault的一点思考(三)

前段时间和一家互联网创新企业的数据架构师聊天,说他们正准备开始用Data Vault的模型进行数据仓库的建设,他们有一套维度建模的集市,但是维度建模的特点是更贴业务,但是对于数据的存储不是很友好,对于数据友好,他们是想在维度集市之前,加一层Data Vault的数据层。 其实这个数据架构也就很明白啦。ER来说太突出从上往下的关系,但是现在的创新企业的数据架构的关系还不明确,不好去表达,那Data Vault 是一个很好的选择,综合了ER和DM。同时还是保留原有的维度集市进行数据分析。这说明该企业已经有了一定的数据结构的大方向,只是细节还是不确定,那么Data Vault就是一个很好的载体,也是一个很好的解决方案。有一点是需要探讨的是,习惯了维度建模的架构师,怎么去建立好这个数据层呢?有一点无法逾越的是,维度建模强调业务,就是有用的放在一块,如果面向数据,不可避免的是要对数据进行整理,那整理就会有类似主题的概念,所以个人认为Data Vault要有一个弱主题的形式存在,不然太散,Hub太多,不好维护。当然也不要像是ER那种强主题形式,也不适合。还有一点就是用ER地有一个特点就是业务逻辑简...

GPU编程(五): 利用好shared memory

目录 前言 CPU矩阵转置 GPU实现 简单移植 单block tile 利用率计算 shared memory 最后 前言 之前在第三章对比过CPU和GPU, 差距非常大. 这一次来看看GPU自身的优化, 主要是shared memory的用法. CPU矩阵转置 矩阵转置不是什么复杂的事情. 用CPU实现是很简单的: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/time.h> #define LOG_ #define N 1024 /* 转置 */ void transposeCPU( float in[], float out[] ) { for ( int j = 0; j < N; j++ ) { for ( int i = 0; i < N; i++ ) { out[j * N + i] = in[i * N + j]; } } } /* 打印矩阵 */ void logM( float m[] ) { for ( int i = 0; i < N; i++ )...

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