[发明专利]压缩数据记录和处理压缩数据记录的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及处理由数据记录组成的数据集合，尤其在数据库系统中处理由数据记录组成的数据集合的方法。更具体地说，本发明涉及数据记录的压缩和压缩数据的处理。本发明进一步涉及包含压缩数据记录的数据结构产品，以及数据库计算机系统和计算机程序。

背景技术

借助于数据库，数据集合可以，例如，通过搜索它们或通过将它们相互组合评估它们来处理。

在许多情况下，提供数据集合是为了在从数据集合中生成的具有二进制结构的数据记录中，取决于使用的数据，部分包含在宽广的局部区域上只包括零值的二进制数据结构。当生成数据集合时，可以碰到，例如，只略为不同的数据不能组合在一起，而是生成两个不同数据记录的情况。因此，数据库中的数据记录的数量经常非常大。

不过，为了能够良好地管理数据记录，不损失信息地减小数据的大小已成为趋势。这是通过，例如，数据压缩实现的。

这具有在很大程度上减少，例如，要以电子形式存储的数据的数量的优点。但是，在像数据组合那样的电子处理操作中，每个压缩数据都必须完全解压，因此返回到原始状态，以便能够进行相应处理操作。作为进行解压处理的后果，使处理时间增加了。

并且，数据在处理之前必须返回到原始状态或被解压，只可以依次处理数据。这样做的原因是由于压缩的类型，在大多数情况下，只能依次进行解压。为了在数据的电子处理中存储中间结果，需要可以保持解压的很大随机访问存储器。

EP 0 633 537 B1公开了在以压缩代码形式存储在压缩文件中存储的多个字符串的同时搜索压缩文件的方法和系统。接收查询请求，将查询请求转换成压缩代码，将转换的查询请求与存储在压缩文件中的压缩代码相比较。

发明内容

按照本发明，分别提出了包含权利要求1的特征的方法、具有权利要求15和16的特征的数据存储介质或数据结构产品、利用权利要求22的特征处理压缩数据记录的方法以及具有权利要求25和26的特征的数据库计算机系统。

本发明提供了将具有二进制结构的数据记录划分成若干位矢量。每个位矢量的大小通过首先将位矢量划分成大小相等的相继分区来减小，每个分区由n个位组成。然后，取决于它们的内容结构，将这些分区分类成平凡分区（trivial partial area）、准平凡分区或非平凡分区。

将位矢量的一个或几个相继非平凡分区组合成一个所谓的R块。除去平凡分区。将位矢量的一个或几个相继准平凡分区组合成一个所谓的O块。

这样，可以显著减小数据记录的大小。

当将一个位矢量的非平凡分区组合成一个所谓的R块时，可以将包括在各自R块中的第一非平凡分区的第一位的绝对位矢量位置P_R和所谓R块中的相继非平凡分区的个数m_R标注在R块中。这为R块的内容的快速确定和相应快速数据检索创造了条件。个数m_R给出R块中的相继非平凡分区的计数或数量。

当将一个位矢量的准平凡分区组合成一个所谓的O块时，可以将包括在所谓O块中的第一准平凡分区的第一位的绝对位矢量位置P_O和O块中的相继准平凡分区的个数m_O标注在O块中。这为O块的内容的快速确定和相应快速数据检索创造了条件。个数m_O给出O块中的相继准平凡分区的计数或数量。

并且，可以除去（删除）有助于另外减小位矢量的大小的准平凡分区。

在如本发明所提出的减小中，没有信息损失。该减小可以，例如，在电子数据处理中通过数据压缩来进行。由于位矢量的大小的减小，所以使要处理的数据的数量显著减少。在这种背景下，本发明保证了通过这种压缩减少每个位矢量的大小。为此，将每个位矢量划分成大小相等的相继分区，每个分区由n个位组成。分区现在可以包含具有不同值的位或只包含具有相同值的位。

在此基础上，可以将分区分类成不同分区。平凡分区和准平凡分区可以是，例如，具有规则位结构的分区。可以将平凡分区定义成只包含零的分区，而可以将准平凡分区定义成只包含一的分区。非平凡分区是包含一和零两者的分区。要注意的是，上面对分区的各自名称的定义不应该理解为限制性的，而只是作为例子给出。当然，在本发明的背景下也可以将位只具有1值的分区定义成平凡分区，然后将位只具有0值的分区定义成准平凡分区。