我有来自csv的数据，它有几千列和一万(左右)行。在每一列中，数据属于同一类型，但不同的列具有不同类型的数据*。以前我一直在从numpy中提取数据并将其存储在磁盘上，但速度很慢，尤其是因为通常我想加载列的某些子集而不是所有列。我想使用pytables将数据放入hdf5，我的第一种方法是将数据放在一个表中，每个csv列有一个hdf5列。不幸的是，这没有用，我认为是因为512(软)列限制。存储这些数据的明智方法是什么？*我的意思是，数据从文本转换后的类型。 最佳答案 事实上，这可能无法以天真的方式进行。HDF5为每个数据集的元数据分配6

我有一个这样的表:IdEnabledShortcodeKeywordSessionBasedApplicationSMSEndpointApplicationMMSEndpointDateFromDateTo1502True+44123456789*Falsehttp://google.com/smsNOTUSED10March201419:04:1501January210000:00:001212True+44123456789*Falsehttp://somewhere.local:8080/NOTUSED06March201414:00:1204March203415:20:0

宽表在BI业务中比比皆是，每次建设BI系统时首先要做的就是准备宽表。有时系统中的宽表可能会有上千个字段，经常因为“过宽”超过了数据库表字段数量限制还要再拆分。为什么大家乐此不疲地造宽表呢？主要原因有两个。一是为了提高查询性能。现代BI通常使用关系数据库作为后台，而SQL通常使用的HASHJOIN算法，在关联表数量和关联层级变多的时候，计算性能会急剧下降，有七八个表三四层级关联时就能观察到这个现象，而BI业务中的关联复杂度远远超过这个规模，直接使用SQL的JOIN就无法达到前端立等可取的查询需要了。为了避免关联带来的性能问题，就要先将关联消除，即将多表事先关联好采用单表存储（也就是宽表），再查询

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