HDF5 中的稀疏数组支持答案

【问题标题】：Sparse array support in HDF5HDF5 中的稀疏数组支持
【发布时间】：2011-04-02 12:01:28
【问题描述】：

我需要以某种方式在磁盘上存储一个 512^3 数组，我目前正在使用 HDF5。由于阵列稀疏，因此浪费了大量磁盘空间。

HDF5 是否支持稀疏数组？

【问题讨论】：

[这个答案][1] 提供了一个（仅限 Python）解决方案。 [1]：stackoverflow.com/a/22589030/2858145

【解决方案1】：

一种解决方法是使用compression option 创建数据集。例如，在 Python 中使用h5py：

import h5py
f = h5py.File('my.h5', 'w')
d = f.create_dataset('a', dtype='f', shape=(512, 512, 512), fillvalue=-999.,
                     compression='gzip', compression_opts=9)
d[3, 4, 5] = 6
f.close()

生成的文件为 4.5 KB。如果没有压缩，这个相同的文件大约为 512 MB。这是 99.999% 的压缩率，因为大部分数据都是 -999.（或您想要的任何 fillvalue）。

可以使用 C++ HDF5 API 通过将 H5::DSetCreatPropList::setDeflate 设置为 9 和 example shown in h5group.cpp 来实现等效。

【讨论】：

虽然分析确实是用python完成的，但是hdf5文件是用C++生成的，所以h5py不是一个选项。 hdf5 本身是否支持相同类型的压缩？我知道 pytables 和 h5py 支持额外的压缩协议。
@andreabedini 我已经更新了答案，提供了一个指向执行相同技术的 C++ 示例的链接。我确实认为必须对数据集进行分块才能启用压缩。
来自答案开头的HDF5 link：“分块存储可以调整数据集的大小，并且由于数据存储在固定大小的块中，因此可以使用压缩过滤器。”所以，是的，压缩需要分块。
上述代码中compression_opts做了什么？
@Rama 9 是最大压缩级别；见the docs

【解决方案2】：

分块数据集 (H5D_CHUNKED) 允许稀疏存储，但根据您的数据，开销可能很重要。

取一个典型的数组，尝试稀疏和非稀疏，然后比较文件大小，然后你会看到它是否真的值得。

【讨论】：

是的，this 帖子解释了如何做到这一点（或者也许不如何做到这一点）谢谢

【解决方案3】：

HDF5 提供索引存储：http://www.hdfgroup.org/HDF5/doc/TechNotes/RawDStorage.html

【讨论】：

嗨，我不太熟悉 hdf5 内部的工作原理，如何将原始数据存储在 hdf5 文件中？这是否意味着我可以绕过 Table 数据类型并编写自己的结构？