對數量龐大的照片進行分類管理,較好的方便檢索的方法是什么?
一、對數量龐大的照片進行分類管理
其實無論任何方法,其實本質都是一樣的,就是給照片打上標簽,然后按標簽分類這些照片(人臉識別也好,地理標志也好,即使是分為多個文件夾,其實就是給照片打上一種特殊的標簽,然后按標簽分類)。
既然所有的方法本質都一樣,那么決定我們才用何種方式分類和采用何種軟件工具分類照片的憑據主要有以下幾條。
1、你存儲照片的用途。
2、照片庫的總體容量
3、遷移和備份的便利性,尤其要考慮如何應對更換電腦和更換軟件后怎么辦。
4、翻閱照片的速度和界面的美觀。
接下來我介紹下我的軟硬件解決方案和采用這一方案的理由。我買了一臺NAS(其CPU較好需要有浮點計算能力,處理圖形的速度更快)和一個千兆級別的路由器(這樣保證電腦和Nas之間的數據傳輸速度),軟件則采用picasa3,我在這個軟件和iPhoto之間考慮了好久,最后選了P。所有的照片文件全部放在NAS一個專門的照片共享文件夾上,照片按不同文件夾分類,文件夾則按照“日期+人物+活動”的方式命名,如果沒有專門的活動,也可以是“日期+人物”,這里的日期可以是一段時間,人物也可以是2-3人,或者是某個關鍵人物。Picasa導入照片后,還可以進一步分類、打上各種標簽、組成相冊。
照片按“日期+人物+活動”分類,主要原因是我保存的多數是生活照,這樣分類可以讓我在看照片時回憶一段段逝去的時光,非常有感覺。而且NAS提供了專門的IOS和Android APP,通過這些APP可以遠程訪問所有保存的照片,每一個文件夾在那些APP上就顯示為單獨一個相冊。如此保存,通過APP和別人分享照片也非常清楚。
我選擇Picasa管理照片的主要原因是,Picasa的圖庫和分類數據庫是分開保存的,這樣在遷徙和備份上更有優勢。而Iphoto則把圖庫和數據庫綁在一起,這樣就更改照片管理軟件就很麻煩,同時也不利于我用NAS的App分享圖庫。
NAS則采用2塊3T的硬盤組成RAID1,這樣基本可以解決容量和安全性。
延伸閱讀:
二、圖數據庫
在計算機科學中,圖數據庫(英語:graph database,GDB)是一個使用圖結構進行語義查詢的數據庫,它使用節點、邊和屬性來表示和存儲數據。該系統的關鍵概念是圖,它直接將存儲中的數據項,與數據節點和節點間表示關系的邊的集合相關聯。這些關系允許直接將存儲區中的數據鏈接在一起,并且在許多情況下,可以通過一個操作進行檢索。圖數據庫將數據之間的關系作為優先級。查詢圖數據庫中的關系很快,因為它們永久存儲在數據庫本身中。可以使用圖數據庫直觀地顯示關系,使其對于高度互連的數據非常有用。
圖數據庫是一種非關系型數據庫,以解決現有關系數據庫的局限性。圖模型明確地列出了數據節點之間的依賴關系,而關系模型和其他 NoSQL 數據庫模型則通過隱式連接來鏈接數據。圖數據庫從設計上,就是可以簡單快速地檢索難以在關系系統中建模的復雜層次結構的。圖數據庫與 20 世紀 70 年代的網絡模型數據庫相似,它們都表示一般的圖,但是網絡模型數據庫在較低的抽象層次上運行,并且不能輕松遍歷一系列邊。

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