Um MySQL für die Speicherung von maschinellen Lerndaten zu optimieren, verwenden Sie effiziente Datentypen, strategische Indexierung, Partitionierung, angemessene Normalisierung und Komprimierung. Verwenden Sie Float oder Decimal für numerische Merkmale, Enum- oder Nachschlagtabellen für kategoriale Daten und Blob für bin?re Daten; W?hlen Sie Tinyint oder schweben Sie über gr??ere Typen, um Platz zu sparen. Index h?ufig gefilterte oder verbinden Spalten wie Sample_ID oder Timestamp, vermeiden Sie es jedoch, dass die Einsatzleistung über die Indexierung beibehalten wird. Partition gro?e Tabellen nach Datum oder Reichweite, um die Effizienz der Abfrage zu verbessern. Denormalisieren, wenn die Lesungen dominieren, aber wiederverwendbare Metadaten normalisieren. Verwenden Sie InnoDB mit Komprimierung für die Aufbewahrungseffizienz und -leistung.

Wenn Sie MySQL verwenden, um maschinelle Lerndaten zu speichern, geht es nicht nur darum, Zahlen und Etiketten zu sparen, sondern es effizient. Datens?tze für maschinelles Lernen k?nnen massiv sein, mit vielen Funktionen und Datens?tzen. Die Optimierung Ihres MySQL -Setups ist daher nicht optional, sondern erforderlich.

Verwenden Sie die richtigen Datentypen

Eine der einfachsten M?glichkeiten, Speicher und Leistung zu optimieren, besteht darin, die richtigen Datentypen für Ihre Spalten auszuw?hlen. Wenn Sie beispielsweise booleale Flaggen oder Smallgifter speichern, verwenden Sie TINYINT anstelle von INT . Wenn Sie mit schwimmenden Punktwerten arbeiten, kann FLOAT je nach Pr?zisionsbedarf ausreichend anstelle von DOUBLE sind.

Hier sind einige gemeinsame Auswahlm?glichkeiten für ML -Daten:

• Verwenden Sie FLOAT oder DECIMAL für numerische Merkmale
• Verwenden Sie ENUM oder Normalisierte Suchtabellen für kategoriale Daten
• Vermeiden Sie TEXT oder VARCHAR(255) , wenn eine kürzere L?nge ausreicht
• Speichern Sie Bin?rdaten (wie Bilder oder serialisierte Modelle) in BLOB - oder speichern Sie sie noch besser au?erhalb der DB

Kleinere Datentypen bedeuten weniger Datentr?gerverbrauch und schnellere Abfragen, insbesondere beim Scannen oder Verbinden gro?er Datens?tze.

Strategisch index

Die Indizierung ist ein zweischneidiges Schwert-es kann dramatisch Abfragen beschleunigen, aber es kann auch die Eins?tze verlangsamen und zus?tzlichen Platz einnehmen. Im ML -Datenspeicher stellen Sie h?ufig basierend auf einem Feature -Set oder einer Beschriftung ab. Die Indizierung dieser Spalten ist daher sinnvoll.

Vermeiden Sie dies jedoch zu einer überlegung. Ein h?ufiger Fehler ist das Hinzufügen von Indizes für jede Spalte, die bei der Datenerfassung oder -vorverarbeitung nach hinten losgehen kann.

Ein paar Faustregeln:

• Index die Spalten, die Sie filtern oder anschlie?en (wie sample_id , label oder timestamp )
• Betrachten Sie zusammengesetzte Indizes, wenn Sie h?ufig nach Kombinationen von Spalten abfragen
• Deaktivieren oder Dropindizes w?hrend gro?er Massenimporte und bauen Sie sie dann wieder auf

Partition gro?e Tische

Wenn Ihr Datensatz in Millionen oder Milliarden Zeilen w?chst, wird die Tabellenpartitionierung zu einem leistungsstarken Tool. Die Partitionierung spaltet eine Tabelle in kleinere, überschaubare Stücke auf der Grundlage eines Schlüssels - h?ufig ein Datum oder eine numerische Reichweite.

Wenn Sie beispielsweise im Laufe der Zeit Trainingsproben protokollieren, kann es viel schneller machen, aktuelle Daten abzufragen oder alte Datens?tze zu spülen.

Denken Sie daran:

• W?hlen Sie einen Partitionschlüssel, der mit Ihren Abfragemustern übereinstimmt
• Partition nicht zu früh - es fügt Komplexit?t hinzu
• Verwenden Sie LIST , RANGE oder HASH -Partitionierung basierend auf Ihrer Datenverteilung

Normalisieren oder denormalisieren?

Dies ist eine klassische Datenbankfrage, die für ML -Daten noch wichtiger ist. Die Normalisierung reduziert die Redundanz und h?lt Ihre Daten sauber, aber die Verbindungen k?nnen teuer werden, wenn Sie mit hochdimensionalen Daten zu tun haben.

In vielen ML -Anwendungsf?llen kann die Denormalisierung besser passen - insbesondere wenn Sie mehr lesen als das Schreiben. Das Speichern von Funktionen und Beschriftungen in einer einzigen breiten Tabelle kann das Datentrainer für das Modelltraining erheblich beschleunigen.

Trotzdem werfen Sie die Normalisierung nicht vollst?ndig aus. Wenn bestimmte Feature -Gruppen oder Metadaten wiederverwendet werden (wie Benutzerinformationen oder Ger?tespezifikationen), ist es immer noch sinnvoll, sie in separaten Tabellen zu halten und bei Bedarf zu verbinden.

Verwenden Sie Komprimierung und richtige Speichermotoren

MySQL unterstützt die Tabellenkomprimierung, die ein gro?er Gewinn sein kann, wenn Sie gro?e Mengen an Feature -Daten speichern. Die InnoDB -Engine unterstützt die Komprimierung für Tabellen und kann die Disk-Nutzung ohne einen wesentlichen Erfolg bei der Leistung reduzieren-insbesondere wenn Ihre Daten leswertig sind.

Betrachten Sie auch die Speichermotor:

• InnoDB ist in der Regel die beste Wahl für die meisten ML-Workloads aufgrund seiner Absturzwiederherstellung und der Verriegelung auf Reihenebene
• MyISAM ist für Lesevorg?nge m?glicherweise schneller, aber es fehlt die Transaktionsunterstützung und kann Tische w?hrend der Schreibvorg?nge sperren

Wenn Sie viele Batch-Eins?tze durchführen, k?nnen Sie ausl?ndische Schlüsselprüfungen und -beschr?nkungen vorübergehend deaktivieren, um die Dinge zu beschleunigen. Denken Sie daran, sie anschlie?end erneut zu verbessern.

Dies ist der Kern der Optimierung von MySQL für die Speicherung maschineller Lerndaten. Es ist keine Magie - nur intelligente Verwendung von Typen, Indizes und Struktur.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOptimierung von MySQL für die Speicherung maschineller Lerndaten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!