Pour optimiser MySQL pour le stockage des données d'apprentissage automatique, utilisez des types de données efficaces, l'indexation stratégique, le partitionnement, la normalisation appropriée et la compression. Utilisez un flotteur ou une décimale pour les caractéristiques numériques, les tables en énumération ou de recherche pour les données catégorielles et blob pour les données binaires; Choisissez Tinyint ou flottez sur des types plus grands pour économiser de l'espace. Index a fréquemment filtré ou rejoint des colonnes comme Sample_id ou Timestamp, mais évitez de sur-indexer pour maintenir les performances de l'insertion. Partition de grandes tables par date ou plage pour améliorer l'efficacité de la requête. Dénormaliser lorsque les lectures dominent, mais normalisent les métadonnées réutilisables. Utilisez InNODB avec compression pour l'efficacité du stockage et les performances.

Lorsque vous utilisez MySQL pour stocker des données d'apprentissage automatique, il ne s'agit pas seulement d'enregistrer les nombres et les étiquettes - il s'agit de le faire efficacement. Les ensembles de données d'apprentissage automatique peuvent être massifs, avec de nombreuses fonctionnalités et enregistrements, donc l'optimisation de votre configuration MySQL n'est pas facultative, c'est nécessaire.

Utilisez les bons types de données

L'un des moyens les plus simples d'optimiser le stockage et les performances est de choisir les types de données corrects pour vos colonnes. Par exemple, si vous stockez des drapeaux booléens ou des petits entiers, utilisez TINYINT au lieu de INT . Si vous travaillez avec des valeurs de points flottants, FLOAT peut être suffisant au lieu de DOUBLE , selon vos besoins de précision.

Voici quelques choix de type communs pour les données ML:

• Utilisez FLOAT ou DECIMAL pour les fonctionnalités numériques
• Utilisez des tables de recherche ENUM ou normalisées pour des données catégorielles
• évitez TEXT ou VARCHAR(255) lorsqu'une longueur plus courte est suffisante
• Stockez les données binaires (comme les images ou les modèles sérialisés) dans des champs BLOB - ou mieux encore, les stockez entièrement en dehors de la DB

Les types de données plus petits signifient moins d'utilisation du disque et des requêtes plus rapides, en particulier lors de la numérisation ou de la joie de grands ensembles de données.

Index stratégiquement

L'indexation est une épée à double tranchant - elle peut accélérer considérablement les requêtes, mais elle peut également ralentir les inserts et prendre un espace supplémentaire. Dans le stockage de données ML, vous interrogez souvent sur la base d'un ensemble de fonctionnalités ou d'une étiquette, donc l'indexation de ces colonnes est logique.

Cependant, évitez l'indexation excessive. Une erreur courante consiste à ajouter des index sur chaque colonne, qui peut se retourner contre vous lorsque vous effectuez des inserts en vrac pendant la collecte de données ou le prétraitement.

Quelques règles de base:

• Indexez les colonnes sur lesquelles vous filtrer ou rejoindre le plus souvent (comme sample_id , label ou timestamp )
• Considérez les index composites si vous interrogez fréquemment sur les combinaisons de colonnes
• Désactiver ou supprimer les index pendant les grandes importations en vrac, puis les reconstruire

Partition de grandes tables

Si votre ensemble de données se développe en millions ou milliards de lignes, le partitionnement de la table devient un outil puissant. Le partitionnement partage une table en pièces plus petites et plus gérables basées sur une clé - souvent une date ou une plage numérique.

Par exemple, si vous enregistrez des échantillons de formation au fil du temps, le partitionnement par date peut rendre beaucoup plus rapide de demander des données récentes ou de purger les anciens enregistrements.

Gardez à l'esprit:

• Choisissez une clé de partition qui s'aligne sur vos modèles de requête
• Ne partitionne pas trop t?t - cela ajoute de la complexité
• Utilisez LIST , RANGE ou le partitionnement HASH en fonction de votre distribution de données

Normaliser ou dénormaliser?

Il s'agit d'une question de base de données classique, et cela importe encore plus avec les données ML. La normalisation réduit la redondance et maintient vos données propres, mais les jointures peuvent co?ter cher lorsque vous avez affaire à des données à haute dimension.

Dans de nombreux cas d'utilisation de la ML, la dénormalisation peut être mieux adaptée - surtout si vous lisez plus que l'écriture. Le stockage des fonctionnalités et des étiquettes dans une seule table large peut considérablement accélérer la récupération de données pour la formation des modèles.

Cela dit, ne jetez pas complètement la normalisation. Si certains groupes de fonctionnalités ou métadonnées sont réutilisés (comme les informations utilisateur ou les spécifications de périphérique), il est toujours logique de les conserver dans des tables séparées et de rejoindre si nécessaire.

Utilisez des moteurs de compression et de stockage appropriés

MySQL prend en charge la compression de la table, qui peut être une grande victoire lorsque vous stockez de grandes quantités de données sur les fonctionnalités. Le moteur InnoDB prend en charge la compression des tables, et il peut réduire l'utilisation du disque sans un coup majeur aux performances - surtout si vos données sont lourdes.

Considérez également le moteur de stockage:

• InnoDB est généralement le meilleur pari pour la plupart des charges de travail ML en raison de sa récupération de crash et de son verrouillage au niveau des lignes
• MyISAM peut être plus rapide pour les lectures, mais il manque de prise en charge des transactions et peut verrouiller les tables pendant les écritures

Si vous faites beaucoup d'inserts par lots, vous pouvez temporairement désactiver les vérifications et les contraintes des clés étrangères pour accélérer les choses - n'oubliez pas de les réactiver par la suite.

C'est le c?ur de l'optimisation de MySQL pour le stockage des données d'apprentissage automatique. Ce n'est pas magique - juste une utilisation intelligente des types, des index et de la structure.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!