数据生命周期管理： 对于历史数据，将旧数据移动到成本较低的存储层（如 HDFS 或 S3），或直接删除不再需要的数据，以控制数据库规模。
使用复合索引： 在时间戳和设备 ID 或用户 ID 等维度字段上创建复合索引，以便快速筛选特定设备在特定时间段的数据。
9.2 稀疏特征数据优化
场景： 在推荐系统、自然语言处理等领域，特征通常非常稀疏，即大多数特征的值为零。如果将所有特征都存储在宽表中，会造成巨大的存储浪费和查询效率低下。
优化策略：
列族数据库（如 HBase, Cassandra）： 这些 NoSQL 数据库天生适合处理稀疏数据。它们只存储非空值，并支持按列族进行高效访问。例如，可以将用户基础信息、用户行为特征、物品特征分别存储在不同的列族中。
稀疏矩阵存储： 在应用层或特征存储层，采用稀疏矩阵的存储格式（如 CSR, CSC），只存储非零元素及其索引，从而节省存储空间并加速计算。
文档型数据库（如 MongoDB）： 对于半结构化的稀疏特征，可以将其存储为 JSON 文档。MongoDB 允许动态 schema，对于新增或缺失的特征字段有很好的适应性。
9.3 嵌入（Embedding）向量数据优化
场景： 深度学习模型产出的高维嵌入向量在推荐、搜索、图像识 伊朗电话号码库 别等任务中越来越重要。需要快速地进行相似性搜索（K 近邻搜索）。
优化策略：
向量数据库： 专门的向量数据库（如 Milvus, Pinecone, Weaviate）是首选。它们内置了高效的近似最近邻（ANN）算法（如 Faiss, HNSW），能够在海量向量中快速找到最相似的 K 个向量，远超传统数据库的性能。
与传统数据库结合： 可以在传统数据库中存储向量的元数据（如 ID、描述信息），而将向量本身存储在向量数据库中。通过 ID 进行关联查询。
内存优化： 向量查询对内存和 CPU 密集，如果使用自建方案，确保服务器有足够的内存和计算资源。