Untuk mengoptimumkan MySQL untuk penyimpanan data pembelajaran mesin, gunakan jenis data yang cekap, pengindeksan strategik, pembahagian, normalisasi yang sesuai, dan pemampatan. Gunakan float atau perpuluhan untuk ciri -ciri berangka, enum atau jadual carian untuk data kategori, dan gumpalan untuk data binari; Pilih kecil atau terapung di atas jenis yang lebih besar untuk menjimatkan ruang. Indeks kerap ditapis atau disambungkan lajur seperti sample_id atau timestamp, tetapi elakkan daripada mengindeks untuk mengekalkan prestasi sisipan. Partition Jadual besar mengikut tarikh atau julat untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan. Denormalize apabila membaca menguasai, tetapi menormalkan metadata yang boleh diguna semula. Gunakan InnoDB dengan mampatan untuk kecekapan dan prestasi penyimpanan.

Apabila anda menggunakan MySQL untuk menyimpan data pembelajaran mesin, ia bukan hanya mengenai penjimatan nombor dan label - ia adalah tentang melakukannya dengan cekap. Dataset pembelajaran mesin boleh menjadi besar, dengan banyak ciri dan rekod, jadi mengoptimumkan persediaan MySQL anda bukan pilihan, ia perlu.

Gunakan jenis data yang betul

Salah satu cara yang paling mudah untuk mengoptimumkan penyimpanan dan prestasi adalah dengan memilih jenis data yang betul untuk lajur anda. Sebagai contoh, jika anda menyimpan bendera Boolean atau bilangan bulat kecil, gunakan TINYINT dan bukannya INT . Jika anda bekerja dengan nilai titik terapung, FLOAT mungkin mencukupi dan bukannya DOUBLE , bergantung kepada keperluan ketepatan anda.

Berikut adalah beberapa pilihan jenis biasa untuk data ML:

• Gunakan FLOAT atau DECIMAL untuk ciri berangka
• Gunakan ENUM atau jadual carian yang dinormalisasi untuk data kategori
• Elakkan TEXT atau VARCHAR(255) apabila panjang yang lebih pendek mencukupi
• Simpan data binari (seperti imej atau model bersiri) dalam bidang BLOB - atau lebih baik lagi, simpannya di luar DB sepenuhnya

Jenis data yang lebih kecil bermakna kurang penggunaan cakera dan pertanyaan yang lebih cepat, terutamanya apabila mengimbas atau menyertai dataset besar.

Indeks secara strategik

Pengindeksan adalah pedang bermata dua-ia boleh mempercepatkan pertanyaan secara dramatik, tetapi ia juga boleh melambatkan sisipan dan mengambil ruang tambahan. Dalam penyimpanan data ML, anda sering menanyakan berdasarkan set ciri atau label, jadi mengindeks lajur tersebut masuk akal.

Walau bagaimanapun, elakkan daripada mengindeks. Kesilapan yang biasa ialah menambah indeks pada setiap lajur, yang boleh menjadi bumerang apabila anda melakukan sisipan pukal semasa pengumpulan data atau pra -proses.

Beberapa peraturan ibu jari:

• Indeks lajur yang anda tapis atau sertai paling kerap (seperti sample_id , label , atau timestamp )
• Pertimbangkan indeks komposit jika anda sering menanyakan gabungan lajur
• Lumpuhkan atau lepaskan indeks semasa import pukal yang besar, kemudian membina semula mereka

Partition Jadual Besar

Jika dataset anda tumbuh menjadi berjuta -juta atau berbilion baris, pembahagian jadual menjadi alat yang berkuasa. Pembahagian memisahkan jadual ke dalam kepingan yang lebih kecil, lebih mudah diurus berdasarkan kunci - selalunya tarikh atau julat angka.

Sebagai contoh, jika anda melayari sampel latihan dari masa ke masa, pemisahan mengikut tarikh boleh menjadikannya lebih cepat untuk menanyakan data terkini atau membersihkan rekod lama.

Perlu diingat:

• Pilih kunci partition yang sejajar dengan corak pertanyaan anda
• Jangan partition terlalu awal - ia menambah kerumitan
• Gunakan LIST , RANGE , atau pembahagian HASH berdasarkan pengagihan data anda

Menormalkan atau menafikan?

Ini adalah soalan pangkalan data klasik, dan ia lebih penting lagi dengan data ML. Normalisasi mengurangkan kelebihan dan memastikan data anda bersih, tetapi gabungan boleh menjadi mahal apabila anda berurusan dengan data dimensi tinggi.

Dalam banyak kes penggunaan ML, denormalization boleh menjadi lebih baik - terutamanya jika anda membaca lebih daripada menulis. Menyimpan ciri -ciri dan label bersama -sama dalam satu jadual lebar boleh mempercepatkan pengambilan data untuk latihan model.

Yang berkata, jangan buang normalisasi sepenuhnya. Jika kumpulan ciri atau metadata tertentu digunakan semula (seperti maklumat pengguna atau spesifikasi peranti), masih masuk akal untuk menyimpannya dalam jadual berasingan dan bergabung apabila perlu.

Gunakan mampatan dan enjin penyimpanan yang betul

MySQL menyokong mampatan meja, yang boleh menjadi kemenangan besar apabila anda menyimpan sejumlah besar data ciri. Enjin InnoDB menyokong mampatan untuk jadual, dan ia dapat mengurangkan penggunaan cakera tanpa hit utama untuk prestasi-terutamanya jika data anda dibaca berat.

Juga, pertimbangkan enjin penyimpanan:

• InnoDB biasanya merupakan pertaruhan terbaik untuk kebanyakan beban kerja ML kerana pemulihan kemalangan dan penguncian peringkat baris
• MyISAM mungkin lebih cepat untuk dibaca, tetapi ia tidak mempunyai sokongan transaksi dan dapat mengunci jadual semasa menulis

Sekiranya anda melakukan banyak sisipan batch, anda boleh melumpuhkan pemeriksaan utama dan kekangan untuk mempercepatkan perkara untuk mempercepatkannya-ingat untuk mengaktifkan semula mereka selepas itu.

Itulah teras mengoptimumkan MySQL untuk penyimpanan data pembelajaran mesin. Ia bukan sihir - hanya menggunakan jenis, indeks, dan struktur yang bijak.

Atas ialah kandungan terperinci Mengoptimumkan MySQL untuk Penyimpanan Data Pembelajaran Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!