Was sind einige gängige Komprimierungsmethoden für NoSQL-Datenbanken und wann sollten sie verwendet werden?

1 Säulenförmige Kompression

Die spaltenbasierte Komprimierung ist eine Methode, bei der Daten nach Spalten statt nach Zeilen komprimiert werden. Dies eignet sich für NoSQL-Datenbanken, in denen Daten in einem spaltenbasierten Format gespeichert werden, z. B. Cassandra, HBase oder MongoDB. Durch die spaltenbasierte Komprimierung können hohe Komprimierungsraten erzielt werden, da Daten in derselben Spalte tendenziell ähnliche Werte oder Typen aufweisen, die effizienter codiert oder gruppiert werden können. Die spaltenbasierte Komprimierung kann auch die Abfrageleistung verbessern, da nur auf die relevanten Spalten zugegriffen und dekomprimiert werden muss.

2 Komprimierung von Wörterbüchern

Die Wörterbuchkomprimierung ist eine Methode, bei der Daten komprimiert werden, indem häufig auftretende Werte oder Muster durch kürzere Codes ersetzt werden. Dies eignet sich für NoSQL-Datenbanken, die Daten in einem Dokument- oder Schlüssel-Wert-Format speichern, wie z. B. Couchbase, MongoDB oder Redis. Die Wörterbuchkomprimierung kann die Größe von Daten reduzieren, indem Duplikate vermieden werden und weniger Bits zur Darstellung allgemeiner Werte verwendet werden. Die Wörterbuchkomprimierung kann auch die Abfrageleistung verbessern, da die Codes schneller als die ursprünglichen Werte indiziert und durchsucht werden können.

3 Präfix-Komprimierung

Die Präfixkomprimierung ist eine Methode, bei der Daten komprimiert werden, indem allgemeine Präfixe aus Zeichenfolgen oder Schlüsseln entfernt werden. Dies eignet sich für NoSQL-Datenbanken, die Daten in einem Schlüssel-Wert- oder Diagrammformat speichern, z. B. DynamoDB, Redis oder Neo4j. Durch die Präfixkomprimierung kann Platz gespart werden, indem die Wiederholung langer oder hierarchischer Schlüssel oder Bezeichnungen vermieden wird. Die Präfixkomprimierung kann auch die Abfrageleistung steigern, da die Schlüssel oder Bezeichnungen ohne die Präfixe schneller verglichen oder abgeglichen werden können.

4 Codierung der Lauflänge

Die Lauflängencodierung ist eine Methode, bei der Daten komprimiert werden, indem aufeinanderfolgende identische Werte oder Zeichen durch eine Anzahl und einen Wert ersetzt werden. Dies eignet sich für NoSQL-Datenbanken, die Daten in einem Binär- oder Array-Format speichern, wie z. B. MongoDB, CouchDB oder Riak. Die Codierung mit Lauflänge kann die Größe von Daten verkleinern, indem die Anzahl der Bits reduziert wird, die zum Darstellen von Sequenzen desselben Werts erforderlich sind. Die Codierung der Lauflänge kann auch die Abfrageleistung verbessern, da die Anzahl und die Werte schneller als die Originaldaten gescannt oder bearbeitet werden können.

5 Delta-Kompression

Die Deltakomprimierung ist eine Methode, bei der Daten komprimiert werden, indem nur die Unterschiede zwischen aufeinanderfolgenden Werten oder Datensätzen gespeichert werden. Dies eignet sich für NoSQL-Datenbanken, die Daten in einem Zeitreihen- oder Protokollformat speichern, z. B. InfluxDB, Cassandra oder MongoDB. Die Delta-Komprimierung kann die Größe von Daten optimieren, indem Redundanz beseitigt und zeitliche oder räumliche Korrelationen ausgenutzt werden. Die Deltakomprimierung kann auch die Abfrageleistung verbessern, da die Unterschiede leichter aggregiert oder gefiltert werden können als die absoluten Werte.

6 Schnellige Komprimierung

Die Snappy-Komprimierung ist eine Methode, bei der Daten mithilfe eines schnellen und leichtgewichtigen Algorithmus komprimiert werden, der Geschwindigkeit und Komprimierungsverhältnis ausbalanciert. Dies eignet sich für NoSQL-Datenbanken, die Daten in einer Vielzahl von Formaten speichern und eine geringe Latenz und einen hohen Durchsatz erfordern, wie z. B. MongoDB, HBase oder Cassandra. Die Snappy-Komprimierung kann die Größe der Daten reduzieren, indem je nach Datentyp und -größe unterschiedliche Techniken angewendet werden. Die schnelle Komprimierung kann auch die Abfrageleistung aufrechterhalten, da die Komprimierung und Dekomprimierung sehr schnell ist und nicht viel CPU oder Arbeitsspeicher verbraucht.

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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