Performance Pytables时间性能

我正在做一个关于自然图像中文本检测的项目。我必须训练一个分类器，为此我使用Pytables来存储信息。我有：

• 62类（a-z、a-z、0-9）

• 每个班级有100到600张桌子

• 每个表有一个单独的列来存储32位浮点

• 每列有2^2到2^8行（取决于参数）
  我的问题是，在训练分类器之后，在测试中读取信息需要花费很多时间。例如：一个数据库有27900个表（62个类*每个类450个表），每个表有4行，读取和检索我需要的所有信息大约需要4小时。测试程序读取每个表390次（对于A-Z类，A-Z类）和150次（对于0-9类），以获得我需要的所有信息。这正常吗？ 我尝试对unique列使用index选项，但没有看到任何性能。我在一台HP Pavilion Dv6（4GB Ram DDR3，Core2 Duo）上使用2GB Ram的虚拟机

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这可能是因为表上的列查找是一项速度较慢的操作，而这正是所有信息的所在。有两个基本选项可以提高多列少行表的性能：

透视此结构，使您的表具有多行和少列

对于每一行/每一列，移动到更高效的数据结构，如CArray或array

此外，您可以尝试使用压缩来加快速度。这是一种一般性建议，因为您没有包含任何代码