Question

在迫不及待跳进Python代码样例之前，我们有必要花几分钟时间着重关注一下HDF5自身是如何组织的。图2-1展示了HDF5的各种逻辑层。蓝色表示该层处于HDF5标准库内部；绿色则代表使用HDF5的客户软件。

图2-1　HDF5标准库。蓝色代表标准库内部组件；绿色代表调用HDF5的客户代码。灰色代表操作系统提供的资源

大多数客户代码，包括Python模块h5py和PyTables都使用C API（HDF5自己就是用C写成的）。在简介里我们已经知道HDF5的数据模型包含三大公开抽象：数据集（第3章）、组（第5章）和特征（第6章）。C API（以及其上的Python代码）操作这些对象。

HDF5使用各种内部数据结构来表示组、数据集和特征。比如，组使用一种被称为“B树”的数据结构来索引其成员，这使得我们能非常迅速地在一个组内获取成员以及创建新成员，哪怕这个组内存储了上百万个对象（61页，组如何存储）。在考虑性能问题的时候，你通常只需要关心这些数据结构。比如，在使用分块存储（第4章）时，理解数据在磁盘上实际被如何组织非常重要。

下面两层则跟你的数据如何进入磁盘有关。HDF5对象都生存在一个1维逻辑地址空间，就好像一个普通文件。然而这个地址空间和磁盘上的字节之间还有一个额外的HDF5驱动层，负责磁盘的写入机制，同时亦能在处理过程中做一些令人惊叹的事情。

比如说，HDF5的core驱动能够让你的文件完全保存在内存中，读写速度超快。family驱动让你能够将一个文件分成固定大小的多个文件块。mpio驱动则利用消息传递接口（MPI）库使得多个并发的进程访问同一个文件。所有这些驱动对于在上层操作组、数据集和特征的代码来说都是透明的。