データベースを使用して大量の結果を処理する必要がありますか？
バックグラウンド： 現在、大量のパラメータ変動実験を行っています。これらはnumpyを使用してPython 2.6以降で実行されています。これらの実験の実行には約2週間かかります。 大まかに私は3つのパラメーター（独立変数）を値の範囲で変化させています。さらに6つの独立変数を修正します（今のところ）4つの従属変数についてレポートしています。 私が変更しているパラメーターの1つは、いくつかのプロセス（およびコンピューター）に分散されています。これらの各パラメーターcsvについて、すべての変数（独立、固定、依存を含む）の値を各行に含む個別のファイルを生成します。すべてのバリエーションで、約80,000行のデータが生成されると予想されます ほとんどの場合、私は従属変数の1つの値だけを見ていますが、予期しないことが起こったときに何が起こっているかを説明できるので、他の変数はそのままにしておきます。 この実験の以前のバージョンでは、2つのパラメーター（それぞれ2つの値のみ）で変化していcsvましたが、このファイルをスプレッドシートプログラムにコピーアンドペーストし、一連のコピーペーストを実行して、興味のある従属変数のみのテーブルを作成しました。 。MS-Excelで厄介なことをして数式で並べ替えること。これは、私が持っていた6つの実験結果セットにとって十分な苦痛でした。この実行が完了するまでに、結果が2桁増えることになります。 質問： 一度終わったら、csvファイルのすべての結果をデータベースにダンプし、興味のある部分を照会できると考えていました。次に、それらの結果を取り、分析のためにスプレッドシートに入れます。グラフを作成し、制御結果に関連するスコアを見つけるなど 私は正しい線に沿って考えていますか？（これは人々がすることですか？） 私のデータベースfooは、MS-Accessを使用していて良かったとしても、最近はかなり錆びています。これにもMS-Accessを使うつもりでした。