Представление разреженных данных в PostgreSQL

Ответ 1

Несколько решений spring для ума,

1) Разделите свои функции на группы, которые обычно устанавливаются вместе, создайте таблицу для каждой группы с отношением внешнего ключа "один к одному" к основным данным, только присоединитесь к таблицам, которые вам нужны при запросе

2) Используйте анти-шаблон EAV, создайте таблицу "feature" с полем внешнего ключа из основной таблицы, а также имя поля и столбец значений и сохраните функции как строки в этой таблице, а не как атрибуты в вашей основной таблице

3) Аналогично тому, как это делает PostgreDynamic, создайте таблицу для каждого столбца в своей основной таблице (они используют отдельное пространство имен для этих таблиц) и создают функции для упрощения (а также эффективного индекса) доступа и обновления данные в этих таблицах

4) создайте столбец в ваших первичных данных с помощью XML или VARCHAR и сохраните в нем структурированный текстовый формат, представляющий ваши данные, создайте индексы над данными с функциональными индексами, напишите функции для обновления данных (или используйте XML если вы используете этот формат)

5) используйте модуль contrib/hstore для создания столбца типа hstore, который может содержать пары ключ-значение и может быть проиндексирован и обновлен

6) живут с большим количеством пустых полей

Ответ 2

Я предполагаю, что вы думаете о разреженных матрицах из математического контекста: http://en.wikipedia.org/wiki/Sparse_matrix (Методы хранения, описанные для хранения данных (быстрая арифметическая операция), а не постоянное хранилище (использование на низком диске).)

Поскольку обычно эти операции выполняются на стороне клиента, а не на стороне сервера, лучшим выбором является SQL-ARRAY [].

Вопрос заключается в том, как воспользоваться разрешающей способностью матрицы? Здесь результаты некоторых исследований.

Настройка:

• Postgres 8.4
• Матрицы с 400 * 400 элементами с двойной точностью (8 байт) → 1,28MiB размер шрифта на матрицу
• 33% ненулевых элементов → 427kiB эффективный размер на матрицу
• усредненный с использованием ~ 1000 различных случайных заполненных матриц

Конкурирующие методы:

• Положитесь на автоматическую серверную сторону сжатие столбцов с SET STORAGE MAIN или EXTENDED.
• Сохранять ненулевые элементы плюс растровое изображение (bit varying(xx)), описывающее, где найти ненулевые элементы в матрице. (Одна двойная точность в 64 раза больше одного бита. В теории (без учета накладных расходов) этот метод должен быть улучшен, если <= 98% отличны от нуля;-).) Сжатие на стороне сервера активировано.
• Замените нули в матрице с помощью NULL. (РСУБД очень эффективны при хранении NULL.) Сжатие на стороне сервера активировано.

(Индексирование ненулевых элементов с использованием 2-го индекса-ARRAY [] не очень перспективно и поэтому не проверено.)

Результаты:

• Автоматическое сжатие
  • Никаких дополнительных усилий по внедрению
  • нет сокращенного сетевого трафика
  • минимальные накладные расходы на сжатие
  • Постоянное хранилище = 39% от необработанного размера
• Растровые
  • допустимые усилия по внедрению
  • сетевой трафик несколько снизился; зависит от разреженности.
  • постоянное хранилище = 33,9% от необработанного размера
• Заменить нули с помощью NULL
  • некоторые усилия по внедрению (API должен знать, где и как установить NULL в ARRAY [] при построении запроса INSERT)
  • Изменение сетевого трафика
  • постоянное хранилище = 35% от необработанного размера

Вывод: Начните с параметра хранения EXTENDED/MAIN. Если у вас есть свободное время, исследуйте свои данные и используйте мою тестовую установку с вашим уровнем разреженности. Но эффект может быть ниже, чем вы ожидаете.

Я предлагаю всегда использовать сериализацию матриц (например, строковый порядок) плюс два целых столбца для матричных размеров NxM. Поскольку большинство API-интерфейсов используют текстовый SQL, вы сохраняете много сетевого трафика и клиентской памяти для вложенных "ARRAY [ARRAY [..], ARRAY [..], ARRAY [..], ARRAY [..],..]"!!!

Tebas

CREATE TABLE _testschema.matrix_dense
(
  matdata double precision[]
);
ALTER TABLE _testschema.matrix_dense ALTER COLUMN matdata SET STORAGE EXTERN;


CREATE TABLE _testschema.matrix_sparse_autocompressed
(
  matdata double precision[]
);

CREATE TABLE _testschema.matrix_sparse_bitmap
(
  matdata double precision[]
  bitmap bit varying(8000000)
);

Вставьте те же матрицы во все таблицы. Конкретные данные зависят от определенной таблицы. Не изменяйте данные на стороне сервера из-за неиспользуемых, но выделенных страниц. Или сделайте ВАКУУМ.

SELECT 
pg_total_relation_size('_testschema.matrix_dense') AS dense, 
pg_total_relation_size('_testschema.matrix_sparse_autocompressed') AS autocompressed, 
pg_total_relation_size('_testschema.matrix_sparse_bitmap') AS bitmap;

Ответ 3

Значение NULL не будет занимать места, когда оно равно NULL. Это займет один бит в растровом виде в заголовке кортежа, но это будет независимо.

Однако система не может обрабатывать миллионы столбцов, период. Теоретический максимум составляет более тысячи, IIRC, но вы действительно не хотите идти так далеко.

Если вам действительно нужно много, в одной таблице вам нужно пройти метод EAV, который в основном вы говорите в (2).

Если в каждой записи имеется только относительно небольшое количество клавиш, я предлагаю вам ознакомиться с модулями Contribute hstore, которые позволят вам хранить этот тип данных очень эффективно, в качестве третьего варианта. Это было расширено в следующей версии 9.0, поэтому, если вы немного отстаете от производственного развертывания, вы можете посмотреть прямо на нее. Однако это тоже стоит 8.4. И он поддерживает некоторые довольно эффективные индексированные поисковые запросы. Определенно стоит изучить.

Ответ 4

Я знаю, что это старый поток, но MadLib предоставляет разреженный тип вектора для Postgres, а также несколько методов машинного обучения и статистических методов.