稀疏数据:在RDBMS中高效存储和检索

稀疏数据是指在大量数据中，只有部分数据是有价值的，而其他大部分数据是无关紧要的。在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，稀疏数据的存储和检索可能会导致效率低下和资源浪费。

在RDBMS中，稀疏数据通常被存储为NULL值，这可能导致存储空间的浪费和查询性能的降低。为了解决这个问题，可以使用以下方法：

列式存储：列式存储是一种新型的数据存储技术，它将数据按列存储在磁盘上，这种方式可以显著提高查询效率，特别是在处理稀疏数据时。
压缩：数据压缩可以减少存储空间的使用，从而提高存储效率。常用的压缩算法包括哈夫曼编码、LZ77和LZ78等。
数据分片：将数据分成多个部分，并将这些部分存储在不同的节点上，这样可以提高查询效率和扩展性。
使用NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它可以更有效地存储和处理稀疏数据。

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数据湖存储在大模型中的应用

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数据库中的 “行式存储”和“列式存储”

传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中，数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的，一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在...随着大数据的发展，现在出现的列式存储和列式数据库。它与传统的行式数据库有很大区别的。 ? 行式数据库是按照行存储的，行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。...在基于列式存储的数据库中，数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。 ?...列式存储引擎的适用场景包括： 1、查询过程中，可针对各列的运算并发执行(SMP)，在内存中聚合完整记录集，可降低查询响应时间; 2、可在数据列中高效查找数据，无需维护索引(任何列都能作为索引)，查询过程中能够尽量减少无关...主要包括： 1.数据需要频繁更新的交易场景 2.表中列属性较少的小量数据库场景 3.不适合做含有删除和更新的实时操作随着列式数据库的发展，传统的行式数据库加入了列式存储的支持，形成具有两种存储方式的数据库系统

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JuiceFS 在 ElasticsearchClickHouse 温冷数据存储中的实践

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在PyTorch中构建高效的自定义数据集

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