這可能是一個非常愚蠢的問題，至少是一個非常簡單的問題。如果不值得詳細回覆，請指出我的正確方向。目錄和文件到hdf5組和數據集
我的理解是HDF5很適合存儲分層數據。我使用文件系統來存儲我的數據---根目錄，子目錄，數據文件（txt）和元數據文本文件。目錄名稱通常也是描述性的。因此，將這些數據綁定到一個hdf5文件（或多個文件）似乎很自然，這些文件使用目錄作爲組和數據文件作爲數據集。
我的問題是，這樣做有沒有什麼好處？我想通過使用組和/或屬性（如數據庫中的SELECT）來選擇和合並數據集。此外，有沒有工具可以做到這一點？
當然，這是可能的。
例如，我們有一個可視化科學數據的網絡應用程序，它依賴於具有30.000個組的單個250GB HDF5文件，每個組包含多個數據集。組和數據集都有屬性。該網絡應用程序只訪問這個單一的HDF5文件來檢索所有信息。
使用HDF5文件的優點是，它非常便於攜帶，可以用於許多不同的語言（C++，Java，Python等）。這對於存儲二進制數據也非常有效，如果將壓縮和分塊結合起來，那麼即使使用今天的多核CPU，也可以提高性能。
但是HDF5與RDBMS有很大不同。你不能像在數據庫中一樣使用SELECT。你必須迭代（可能遞歸）通過組/數據集。有一些庫（Pandas,PyTables）建立在HDF5之上，並提供更高的抽象。缺點是你可能會失去一些便攜性。
另一種方法是使用混合方法： 您可以將元信息存儲在RDBMS中，並將二進制數據存儲在一個或多個HDF5文件中。這可能會給你兩全其美。
這裏也是有用的庫的列表：
的Python：
C++：
的Java：
朱莉婭：
Matlab的：
R：
的GUI：
您可以嘗試詢問ServerFault或SuperUser。這似乎不是一個與編程有關的問題。 – frasnian