数据仓库的高效装入能力，说白了就是怎么把一大堆数据快、准、稳地塞进去。嗯，这块做不好，啥的都白搭。像文章里提到的那种一次性装入整批数据，配合索引的延迟构建，在多场景下都挺实用，比如你白天用户多，不想占资源，就夜里装入。

语言接口也别忽视。支持SQL不说，还要能批量、支持索引查询，这些都是实打实的提效手段。建议你开发时，注意抽取日志和元数据管理，是在多源系统接入的时候，这块能帮你省不少心。

哦对了，如果你想深入研究怎么用深度学习从 MRI 图像中识别阿尔茨海默氏病，推荐几个方向不错的代码资源，基本都附带论文和案例：

1. 使用深度学习技术识别 MRI 数据中的阿尔茨海默氏病

2. 数据仓库与数据模型深度学习在 MRI 数据中的识别研究

3. 数据驱动的开发方法识别阿尔茨海默

如果你正折腾数据装入性能，或是需要对接一堆来源不一的数据源，这些资料可以帮你少走弯路。别忘了，元数据是你朋友。