数据存储是数据库优化的基石。高效的数据存储方式能够显著减少I/O操作，提高数据读取和写入速度。
1.1 数据格式与序列化
列式存储 vs. 行式存储： 传统的关系型数据库通常采用行式存储，即数据按行组织，同一行的所有列数据存储在一起。这对于事务处理而言较为高效，但对于机器学习模型训练，通常只需要访问数据集中的部分特征列。此时，列式存储（如Apache Parquet, Apache ORC）的优势便凸显出来。列式存储将同一列的数据存储在一起，查询特定列时，只需读取相关的列数据，大大减少了I/O量。例如，当训练模型时只需要访问“年龄”和“收入”两列，列式存储可以避免读取整行数据中的“姓名”、“地址”等无关信息。
数据压缩： 对存储在数据库中的数据进行压缩，可以有效减少磁 泰国电话号码库 盘占用空间，并降低数据传输成本。常见的压缩算法包括Snappy、Gzip、LZO等。虽然解压缩会带来一定的CPU开销，但对于I/O密集型任务，通常压缩带来的性能提升会大于解压缩的开销。选择合适的压缩算法需要权衡压缩比和解压缩速度。
序列化格式： 对于非结构化或半结构化数据，选择高效的序列化格式（如Protobuf, Apache Avro）可以优化数据传输和存储。这些格式通常比JSON、XML等文本格式更加紧凑，解析速度更快。
1.2 数据分区与分片
数据分区（Partitioning）： 将大型数据集按照某个键（如时间戳、用户ID等）划分为更小的、可管理的部分。分区有助于提高查询效率，因为查询只需扫描相关的分区。例如，按日期对日志数据进行分区，一周的数据，可以直接访问对应日期分区，避免全表扫描。
数据分片（Sharding）： 在分布式数据库中，将数据分散存储在多个独立的数据库实例或服务器上。分片是实现水平扩展的关键技术，通过增加服务器来提升数据库的整体处理能力。对于超大规模数据集的机器学习模型训练，分片是不可或缺的策略。