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我正在开发用于数据分析的混合 SQL(使用 mySQL)和 HDF5 数据库解决方案。我的一些数据非常适合关系型数据,SQL 作为一种查询语言非常方便和有效,但是我有大量的数值数据(包含数千个元素/行/列的数组和矩阵)。因此,我将这些保存在一个 HDF5 文件中,并根据每个观察之间的一些共性来安排组层次结构,这样如果我将用于派生该层次结构的字段添加到 SQL Select 查询中,并在关系数据库与该特定观察数据集中的位置,我得到了快速定位 HDF5 文件中数值数据所需的一切。
我正在用 Python、Numpy 和 h5py 编写所有这些内容。然而,在某些时候我想让整个事情对用户更友好,甚至可能在网络服务器上提供它以供查询和可视化。我最初的猜测是从像 Django 或 SQLAlchemy 这样的 ORM 开始,然后添加一些我的实际脚本来处理 HDf5。有没有人有这种混合方法的经验,尤其是在这个级别?对新手有什么建议吗?
最佳答案
您可能对这项工作感兴趣: Supporting a Light-Weight Data Management Layer over HDF5
顺便说一句,在这项工作之后,已经开发了更多的功能,包括索引、采样和结构分组。
关于mysql - 查询 SQL + HDF5 混合体,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17749628/
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我使用 pandas 和 hdf5 文件来处理大量数据(例如 10GB 或更多)。我想使用表格格式,以便在读取数据时能够有效地查询数据。但是,当我想将数据写入 hdf 存储时(使用 DataFrame
我是一名优秀的程序员,十分优秀!