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Implementing data compression techniques in database systems to enhance storage optimization
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AI
DOI：10.47974/jios-2273.png)
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摘要
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每秒产生的海量数字数据使得计算机系统在存储、运行和跟上数据增长方面变得困难。使用完美的压缩方法可以在保持数据纯度的情况下最大限度地利用资源。本研究探讨了哈夫曼编码、LZW和游程编码在数据库存储系统中的联合应用。数学上的公式、理论和论证设定了性能限制并衡量效率。实验表明，该方法节省了大量空间并加快了查询速度，尤其对于大数据集效果显著。研究结果证明，具有数据压缩能力的系统能够使其可扩展、经济高效且持久耐用。
Keyword:
Data compression
Database systems
Storage optimization
Huffman
LZW
Run-length encoding
期刊
J
IF:
0.7
论文数:
128
被引数:
0
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