TL，DR
科学计算界中用于存储大量分层结构数据的最佳实践是什么？例如，SQL在大型稀疏矩阵上不能很好地发挥作用。是否有用于构建，仓储和分析此类数据的好工具？大型强子对撞机的人使用什么？
用例详细信息
我想根据以下层次结构存储蛋白质模拟中的数据：
protein
|__simulation conditions
|____|__residues
|____|____|__conformers
|____|____|____|__atoms
每个蛋白质都应该知道其每个残基，每个原子都应该知道用于其模拟的条件，等等，反之亦然。
最初，我认为关系数据库将非常适合该应用程序，因此我使用python和sqlalchemey编写了一个程序，该程序将数据存储在SQL数据库中。但是实际上，该程序不能很好地运行。
最大的问题与以下事实有关：由于每个可能的构象体对之间的成对相互作用，在构象体数据级别存在一个N x N矩阵，该矩阵存储势能。矩阵中的大多数条目都是零，因此我以一种稀疏格式将矩阵存储在数据库中的另一个表中，每个条目一行。不幸的是，对于涉及数千个conformer的模拟，成对表仍然以数十万行结尾，并且：
a）构建和查询非常缓慢（几小时）
b）与作为非稀疏矩阵的等效数据纯文本表示相比，我的硬盘驱动器占用了更多的数量级空间
c）在以下情况下占用了超过10 GB的内存：该表被读入内存
我的最终目标是在数据库中存储成千上万次运行（在几十种模拟条件下源自数千种蛋白质），以便可以一起分析所有运行。这意味着代表成对矩阵的表可能会增长到大约十亿行。目前看来，我需要一个Cray或其他共享内存的怪物，以便甚至对该数据库运行单个查询。
我在这里有更好的选择吗？大型强子对撞机的人使用什么？