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我一直在寻找锁定系统、分布式任务队列、并行 HDF5、平面文件数据库管理器或多处理方面的灵感，但我仍然不清楚从哪里开始。
最终，我想要一个 RESTful API 来与 HDF5 文件交互以创建、检索、更新和删除数据。一个可能的用例是构建一个时间序列存储，传感器可以在其中写入数据，分析服务可以在其上实现。
任何关于可能的路径、现有的类似项目或关于整个想法的便利/不便的任何想法都将不胜感激。
PD:我知道我可以使用 SQL/NoSQL 数据库来存储数据，但我想使用 HDF5，因为在检索大量数据时我还没有发现任何更快的方法。
最佳答案
HDF5 适用于并发只读访问。
对于并发写访问，您要么必须使用 parallel HDF5或者有一个工作进程负责写入 HDF5 存储。
有一些努力将 HDF5 与 HDF Group 本身的 RESTful API 相结合。参见 here和 here更多细节。我不确定它有多成熟。
我建议使用混合方法并通过 RESTful API 公开它。
您可以将元信息存储在 SQL/NoSQL 数据库中，并将原始数据(时间序列数据)保存在一个或多个 HDF5 文件中。
有一个公共(public) REST API 可以访问数据，用户不必关心幕后发生的事情。
这也是我们存储生物信息所采用的方法。
关于python - 作为数据库的 Pandas HDF5，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22522551/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！