Juliana Hildebrandt, Dirk Habich, Patrick Damme, Wolfgang Lehner

Abstract

Im Kontext von In-Memory Datenbanksystemen nehmen leichtgewichtige Kompressionsalgorithmen eine entscheidende Rolle ein, um eine effiziente Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen im Hauptspeicher zu realisieren. Verglichen mit klassischen Komprimierungstechniken wie z.B. Huffman erzielen leichtgewichtige Kompressionsalgorithmen vergleichbare Kompressionsraten aufgrund der Einbeziehung von Kontextwissen und erlauben eine schnellere Kompression und Dekompression. Die Vielfalt der leichtgewichtigen Kompressionsalgorithmen hat in den letzten Jahren zugenommen, da ein großes Optimierungspotential
über die Einbeziehung des Kontextwissens besteht. Um diese Vielfalt zu bewältigen, haben wir uns mit der Modularisierung von
leichtgewichtigen Kompressionsalgorithmen beschäftigt und ein allgemeines Kompressionsschema entwickelt. Durch den Austausch einzelner Module oder auch nur eingehender Parameter lassen sich verschiedene Algorithmen einfach realisieren.