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我需要一个用于在线目录的数据库；如果每个产品可能有一个数据集。和一个简单的数据库；这就是我喜欢 h5py 的原因。

分组的方法visititems对于大文件来说并不快。


import h5py

#in memory database. Not relevant for this question, same speed. Yes.
database = h5py.File('db01h5', driver='core', backing_store=False)

#example of 10000 datasets with a deep of 4 group, file/x10/x10/x10/x10dset
for v1 in ('abcdefghij'):
    for v2 in ('abcdefghij'):
        for v3 in ('abcdefghij'):
            for v4 in ('0123456789'):

                database['/' + v1 + '/' + v2 + '/' + v3 + '/' + 'dset' + v4] = (1, 2, 3)


def fu01(a1, a2):
    pass

#visititems applies function fu01(name, object) to each group and dataset 
database.visititems(fu01)

使用不评估任何内容的函数（通过）“database.visititems(fu01)”需要 5 秒。使用基本参数进行过滤需要 x2。

我的问题是如何搜索一个大型或非常大的 h5py 数据库按特征过滤，并且非常快（10.000 个产品不到 0.1 秒）。

h5py/hdf5 是正确的方法，还是需要像 sqlite3 这样的 sql 数据库？

或者，当需要速度时，所有这些都必须在同一个数据集中？以树路径为一个元素。例如：

database['dataset'] = [['root/categorie/subcategorie/productname'], ['2'], ['10$'], ['blue']]

然后按一个“列”（高级切片）过滤所有产品。

我是数据库新手，目前我对在内存中工作的数据库不感兴趣，比如 reddis 或类似的；因为很难同步数据的变化。但是如果没有其他解决方案...

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1 回答 1

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这不是hdf优化要做的事情。它旨在有效地存储少量非常大的数据集，并偶然发现大量非常小的数据集。

我认为您最好使用某种实际的数据库，无论是关系型的还是非关系型的。

您可能还想构建自己的树实现，缓慢的visititems是遍历 hdf 文件的组/数据集树。

于 2013-05-27T14:38:07.867 回答