目录
- 1. HDF5 是什么
- 2. 与 SAC / miniSEED 的区别：为什么要用 HDF5
- 3. 核心对象模型：Group / Dataset / Attribute
- 4. 设计你的地球物理数据集：两种 schema
- 5. 性能核心：Chunk / Compression / Cache
- 6. 并行与数据规模：sharding、VDS、Parallel HDF5
- 7. 地球物理工程实践：从 SAC/miniSEED 到 HDF5
1. HDF5 是什么
HDF5（Hierarchical Data Format v5）是一个二进制科学数据容器，核心能力是把“数据 + 元数据 + 组织结构 + 高性能 I/O 策略”放进一个文件里。
- 文件里的小型文件系统
- 里面有“文件夹”（Group）和“文件”（Dataset）
- 每个对象还能挂“属性”（Attribute）作为元数据
1.1 你会从 HDF5 得到什么
- 层级结构：适合事件-台站-窗段（event/station/window）组织
- 自描述：shape、dtype、单位、处理参数、版本号都能固化
- 高性能 I/O：支持分块（chunk）与压缩（compression），按需切片读取
- 可扩展：可增长维度（append 新样本），可虚拟拼接（VDS）
2. 与 SAC / miniSEED 的区别
| 维度 | SAC | miniSEED | HDF5 |
|---|---|---|---|
| 主要定位 | 分析与可视化友好（单道/单分量常见） | 台网采集/归档/交换标准（连续流强） | 科学数据容器（自定义 schema，训练与批处理强） |
| 组织方式 | 海量小文件 + header | 波形分片 + 生态配套（StationXML） | 少量大文件 + 内部层级/表 |
| 元数据 | 固定 header 字段 | 元数据常外置 | 自由扩展 attributes / meta 表 |
| 训练 I/O | 打开文件多，元数据开销大 | 同上（但连续流场景强） | 按索引随机读快，适合 X[N,3,T] |
| 适合场景 | 震相处理、研究常用工具链 | 台网数据分发、实时流 | 深度学习、批量实验、可追溯数据产品 |
2.1 为什么使用 HDF5
当你做 SWS（例如标签 $ (\phi,\Delta t) $）或任何窗口化学习任务时，训练访问常是：
- 随机取样：
X[i,:,:] - 或读时间片段：
X[i,:,t0:t1]
SAC/miniSEED 的痛点是“文件系统元数据开销”：打开/关闭/遍历海量小文件非常慢。
HDF5 的优势是“数组式访问”：按索引切片读写，吞吐更稳定。
3. 核心对象模型：Group / Dataset / Attribute
3.1 Group（组）
- 类似目录
- 用路径定位：
/events/19960126.028/SJ01
3.2 Dataset（数据集）
- 多维数组：
float32 [N,3,T] - 也可存表：compound dtype（类似结构体/表格）
3.3 Attribute（属性）
- 适合小规模元信息：单位、采样率、版本号、坐标系约定
- 不适合存大数组（大数组应作为 Dataset）
3.4 推荐的元数据分层策略
- 文件级 attributes：全局约定（
fs、component_order、bandpass、dataset_version） - meta 表：样本级字段（
event_id、station、baz、evdp、quality、t0/t1） - dataset attributes：对特定数组的单位/解释（
units="m/s"，axis_order="NCT"）
4. 地球物理数据集：两种 schema
选择 schema 的关键：“可读性”还是“训练吞吐”？
4.1 Schema A：层级树（直观、友好）
适合：数据量中等、以研究分析与手工检查为主
优点：
- 样本索引访问极快（
X[i]） - 对象少，元数据开销低
- 更易分片（sharding）
缺点：
- 需要你维护索引与 meta
5. 性能核心：Chunk / Compression / Cache
一句话：HDF5 是否快，主要取决于 chunk 是否匹配访问模式。
5.1 Chunk（分块）决定切片读取成本
- contiguous：连续布局，整段顺序读快，子集切片不一定快
- chunked：分块布局，支持压缩、支持 resize、子集切片更灵活
5.2 Compression（压缩）不一定慢
对波形这种相关性强的数据，压缩后磁盘读取量降低，常常整体更快。
但前提是：chunk 不能太大，且访问模式不要让同一 chunk 反复解压。
5.3 Cache（chunk cache）决定“是否重复解压”
如果 chunk 大于 cache，或访问模式跨很多 chunk，会造成：
- 重复读
- 重复解压
- 看起来“压缩后更慢”
5.4 地球物理训练数据的经验 chunk 配方
访问模式 1：以样本为单位随机读 X[i,:,:]
X形状：[N,3,T]- chunk 建议：
[64,3,T]或[128,3,T]（接近 batch）
访问模式 2：以时间片段读 X[i,:,t0:t1]
- chunk 建议：
[64,3,256]（时间维也分块） - 注意：chunk 太小会增加元数据/索引负担
6. 并行与数据规模：sharding、VDS、Parallel HDF5
6.1 推荐路线：sharding（分片）优先
当数据上到几十 GB / 上百 GB：
- 不建议单文件过大（备份、复制、损坏风险）
- 建议按 shard 切分：
train_000.h5 ... train_099.h5
6.2 VDS：把多个 shard 映射成一个“虚拟大数据集”
优点：
- 训练侧像读单文件一样读
- 生产侧依旧分片易管理
6.3 Parallel HDF5：HPC/MPI 场景的正统方案
适合：
- 多进程共同写同一文件
- 强依赖 MPI-IO 与 collective 操作语义
工程侧常见折中：
- “写入阶段用并行或分布式生成 shard”
- “训练阶段多进程只读 shard”
7. 地球物理工程实践：从 SAC/miniSEED 到 HDF5
下面是一条适合 SWS / 三分量窗段学习的典型流水线：
- 扫描目录与索引构建
- event_id、station、分量文件、起止时间、可用性
- 读取三分量并统一通道顺序
- 固定为
ZNE或ENZ，并在文件级 attributes 记录component_order
- 预处理固化（建议全写入 attributes / meta）
- demean / detrend / taper / bandpass / resample / normalize
- 切窗与样本化
- 得到
X[i] = [3,Tw] - 保存
t0/t1、SNR、quality、pick 误差等到 meta
- 写入 HDF5（扁平大数组 + meta 表）
/X[N,3,Tw]/y[N,2]（phi, dt）/meta[N]（event_id/station/baz/evdp/quality/…）
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