哪个是最好的无损数据库压缩技术

表具有两个属性1]名称2]位置

有多条记录，其具有不同的名称，但相同的位置，这样是有可以在位置属性被应用于任何压缩技术？

您可以使用支持的数据库名称来推荐各种无损压缩技术。

2011-07-10 Vivek

刚刚[正常化数据库]（http://en.wikipedia.org/wiki/Database_normalization）怎么样？ – hammar

为什么要压缩数据？你真的有空间问题，或者你只是试图过早地优化大小？你应该考虑如果你成功了会发生什么，你将如何查询数据库的位置？无论如何，是否有可能拥有一个位置表，并且只是存储一个参考？据推测（但你必须检查）如果有很多位置被重用，int类型的引用总共占用的空间会更少。 –

看起来像功课。 – Bytemain

Normalise your database。有一个LOCATIONS表，并给你的第一个表的外键。

不到65535个不同的位置？这是原始表中每个记录的两个字节。如果你问我，相当不错的压缩。也使索引和比较更快。

数据比代码更重要。首先获取数据。 尽可能标准化默认。只有在您发现（特定的，测量的和完全归因的）性能问题或某些重要原因后才能进行非规范化。

来源

2011-07-10 09:44:33 spraff

你会写请查询来规范我的数据库吗 – Vivek

这不是一个查询，它是你如何创建数据库的第一个地方。在迁移过程中可能会涉及到一些查询，例如“INSERT INTO locations SELECT FROM ...”（我忘记了确切的语法），然后是“UPDATE addresses SET SET location_id =（SELECT id FROM locations ...”，然后删除多余的旧列 – spraff

@sam：你总是可以在你的表格中添加一个纬度/经度对，并使用一个空间索引 – Bytemain

你想寻找一个空间索引。 Si将复杂度降低到1d。一个si用于地图和treemaps。它看起来像一棵四叉树。

来源

2011-07-10 09:48:40 Bytemain

呵呵，首先我以为你完全错过了这一点，然后我意识到**我有** ！是的，如果地址是地址这样的字符串，那么请阅读我的答案 - 如果地点是纬度/经度或其他东西，那么你需要离散数据。 – spraff

对不起，先生，请你详细说明你的意思吗？一个离散函数的例子吗？或者是一个空间索引离散函数？我有一个糟糕的一天 – Bytemain

是的，它可能是连续的值，但如果你把宇宙分成一半并说“（x1，y1）在左边，（x2，y2）在右边“，那么你有一个1位离散值来区分这些点。其他示例有[矢量量化]（http://www.gamasutra.com/view/feature/3090/image_compression_with_vector_.php），八叉树寻址等。关系数据库不会自然处理，但它们可以存储BSP“路径“作为一个普通的整数。 – spraff

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