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
模型
Pointer Events：统一输入模型与压感
使用 Pointer Events 统一鼠标、触控与触控笔输入，读取类型与压感，并配合捕获与无障碍策略提升交互质量。
Supabase 权限模型 Row Level Security 实战
基于 Postgres RLS 的细粒度权限控制，结合 Supabase 认证实现行级访问隔离与最小权限原则的落地。
Triton Inference Server模型部署与扩展实践
使用 NVIDIA Triton 部署多框架模型服务，配置并发与动态批处理、GPU/CPU 资源与隔离，提供性能优化与监控验证方法。
CloudEvents与事件规范：跨平台事件模型
采用 CloudEvents 标准化事件模型，统一上下文与扩展属性，提升跨平台互操作与治理。
