機(jī)械學(xué)習(xí)データストレージのMySQLを最適化するには、効率的なデータ型、戦略的インデックス、分割、適切な正規(guī)化、および圧縮を使用します。カテゴリデータには數(shù)値機(jī)能、列挙またはルックアップテーブルにはフロートまたは小數(shù)を使用し、バイナリデータにはブロブを使用します。スペースを節(jié)約するために、より大きなタイプの上にTinyintまたはフロートを選択します。インデックスは頻繁にフィルター処理または結(jié)合された列をsample_idやタイムスタンプなどですが、挿入パフォーマンスを維持するために過度にインデックスすることは避けてください。クエリ効率を改善するために、日付または範(fàn)囲ごとに大きなテーブルをパーティションします。読み取りが支配的なときに非正規(guī)化しますが、再利用可能なメタデータを正?；筏蓼?。ストレージの効率とパフォーマンスのために、圧縮でINNODBを使用します。

MySQLを使用して機(jī)械學(xué)習(xí)データを保存するとき、それは數(shù)字とラベルを保存するだけではありません。それは効率的に行うことです。機(jī)械學(xué)習(xí)データセットは、多くの機(jī)能とレコードを備えた巨大なものになる可能性があるため、MySQLのセットアップを最適化することはオプションではありません。必要です。

適切なデータ型を使用します

ストレージとパフォーマンスを最適化する最も簡単な方法の1つは、列の正しいデータ型を選択することです。たとえば、ブールフラグや小さな整數(shù)を保存している場合は、 INTの代わりにTINYINTを使用します。浮動小數(shù)點(diǎn)値を使用している場合、精度のニーズに応じて、 DOUBLEではなくFLOAT十分である場合があります。

MLデータのいくつかの一般的なタイプの選択肢は次のとおりです。

• 數(shù)値機(jī)能にはFLOATまたはDECIMALを使用します
• カテゴリデータには、 ENUMまたは正規(guī)化されたルックアップテーブルを使用します
• 短い長さで十分な場合は、 TEXTやVARCHAR(255)を避けてください
• BLOBフィールドにバイナリデータ（畫像やシリアル化モデルなど）を保存します。

データ型が小さいことは、特に大きなデータセットをスキャンまたは結(jié)合する場合、ディスクの使用量が少なく、クエリが速いことを意味します。

戦略的にインデックス

インデックス作成は両刃の剣です。クエリを劇的にスピードアップできますが、インサートを遅くして余分なスペースを占有することもあります。 MLデータストレージでは、機(jī)能セットまたはラベルに基づいてクエリをすることが多いため、これらの列のインデックス作成は理にかなっています。

ただし、過度のインデックスを避けてください。一般的な間違いは、すべての列にインデックスを追加することです。これは、データ収集中または前処理中にバルクインサートを行っているときに逆火を行うことができます。

いくつかの経験則：

• フィルタリングまたは參加する列に最も頻繁に接合されます（ sample_id 、 label 、またはtimestampなど）
• 列の組み合わせで頻繁にクエリをする場合は、複合インデックスを検討してください
• 大量のバルクインポート中にインデックスを無効にしたりドロップしたりしてから、それらを再構(gòu)築します

大きなテーブルをパーティションします

データセットが數(shù)百萬または數(shù)十億行に成長すると、テーブルパーティションは強(qiáng)力なツールになります。パーティション化は、キーに基づいてテーブルをより小さく、より管理しやすいピースに分割します。多くの場合、日付または數(shù)値の範(fàn)囲です。

たとえば、トレーニングサンプルを時間の経過とともにログにしている場合、日付ごとに分割すると、最近のデータを照會したり、古いレコードをパージしたりするのがはるかに高速になります。

留意してください：

• クエリパターンと一致するパーティションキーを選択してください
• 早めにパーティションをかけないでください - 複雑さを追加します
• データの分布に基づいてLIST 、 RANGE 、またはHASHパーティションを使用する

正規(guī)化または非正規(guī)化しますか？

これは古典的なデータベースの質(zhì)問であり、MLデータでさらに重要です。正規(guī)化により冗長性が低下し、データを清潔に保ちますが、高次元データを扱うと結(jié)合することは高くなる可能性があります。

多くのMLユースケースでは、特に書く以上のものを読んでいる場合は、非正規(guī)化が適している可能性があります。機(jī)能とラベルを単一のワイドテーブルに保存すると、モデルトレーニングのためにデータ検索を大幅に高速化できます。

とはいえ、正規(guī)化を完全に捨てないでください。特定の機(jī)能グループまたはメタデータが再利用されている場合（ユーザー情報(bào)やデバイス仕様など）、それらを別々のテーブルに保ち、必要に応じて參加することは依然として理にかなっています。

圧縮と適切な貯蔵エンジンを使用します

MySQLはテーブル圧縮をサポートしています。これは、大量の機(jī)能データを保存する場合に大きな勝利になる可能性があります。 InnoDBエンジンは、テーブルの圧縮をサポートしており、特にデータが読み取られている場合は、パフォーマンスに大きな打撃を與えることなくディスクの使用を減らすことができます。

また、ストレージエンジンを検討してください。

• InnoDBは通常、クラッシュの回復(fù)と行レベルのロックにより、ほとんどのMLワークロードに最適です
• MyISAM読み取りの方が速いかもしれませんが、トランザクションサポートがなく、書き込み中にテーブルをロックできます

バッチインサートをたくさん行っている場合は、外部のキーチェックと制約を一時的に無効にして物事をスピードアップできます。

これが、機(jī)械學(xué)習(xí)データストレージのMySQLを最適化するコアです。それは魔法ではありません - タイプ、インデックス、構(gòu)造のスマートな使用だけです。

以上が機(jī)械學(xué)習(xí)データストレージのためにMySQLを最適化しますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。