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摘要：实时系统在应用过程当中，往往会产生大量的数据，因此数据库在对这些数据进行保存处理的过程当中，往往会产生较大的难度，完全不利于数据的进一步传输和共享。为了能够更好的解决这一问题，往往会采用数据压缩技术，将这部分数据进行全面的处理，以此能够提高数据库的应用传输能力，对于数据库的容量能够进行释放，以此能够保证数据库应用更加的全面高效。因此本文对数据库中的数据压缩算法进行充分的研究与分析，并提出相关性的建设意见，以此保证数据库应用更加的全面。
关键词：实时数据库；数据压缩；算法研究；算法实现
引言：
在软件的动态组合当中，实时数据库应用是十分重要的核心，负责对相关数据进行分析处理，而在实际运行过程当中这些数据也要扮演着十分重要的角色，往往会被进行充分的利用，在实时数据库应用当中，充分的利用数据压缩算法，能够对各种数据进行全面性的压缩，同时还会进一步的提升整个的压缩效率，还能够满足各种数据应用存储需求，同时还可以进行高效化的数据压缩和数据解压，这样将会有利于数据信息的进一步查询和记录。数据压缩算法按其应用领域进行分类，可分为一般数据压缩算法和特殊数据压缩算法压缩算法。一般压缩技术的典型算法有：PPM算法、BWT算法和LZ系列算法它们通常使用计算机存储的最小单位“字节”作为压缩单位，而不管数据本身的特性。专用压缩技术是针对相关技术领域，如多媒体压缩技术、处理数据等根据压缩技术。这些技术要么为特定数据设计特殊算法，要么使用通用算法对其进行转换。但它将充分利用数据本身的特点。
一、对实时数据库的简要陈述
对于实时数据库，应用的数据类型往往会表现出一定的特殊性，逻辑分析和应用时间都会对数据库的正常稳定应用产生影响，而在软件的动态结合当中实时数据库是非常重要的中枢枢纽，对于各项数据进行充分的管理，同时加强数据信息的存储与利用，为其他环节能够提供准确的信息，从而能够建立更为真实有效的数据模块。而对于实时数据库对大量的数据进行全面性的存储，所以说需要结合多种方式进行应用，主要是采取信息直接获取方式和信息内外获取方式。
二、对历史数据的应用进行充分的分析
历史数据能够对工业生产操作的成本进行充分的统计分析，同时还会对主要的发展趋势进行判断，以此能够进行全面性的工艺改进，对各项数据都可以进行全面的存储处理。历史数据涵盖了数值数据、质量数据、时间应用标签数据，其中树脂数据能够对当前的进展情况进行充分的表示，而质量数据能够对运行状态进行充分的呈现，时间标签数据能够对数据的存储时间进行表示。历史数据在应用过程当中，能够展现出良好的时效性，针对各种数据都可以进行全面性的存储，呈现出多种多样的数量测试点，为工业的进一步生产操作将会起到决定性的作用[1]。以下图一就是对历史数据的获取与压缩过程。
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图一 历史数据的获取与压缩
三、对经常采用的数据压缩算法进行分析
（一）死值压缩空间算法
通常情况下死值空间范围主要是指内部的测点区间不可变化，而对于死区压缩指的是对测点区间以外的数据进行压缩处理。比如：在某个测点区间内，存在4％的测点压缩死区，并提出上次测点的具体数值，然后测算出本次的测点数值，如果本次的两者之间的比例小于4％，则这证明本次测点就在测量的死区区间内，如果超过规定的百分值，则说明不在区间内，需要进行二次测量。
（二）旋转空间算法
此种压缩算法是由美国著名计算机系统应用公司所提出的，往往会表现出强大的直线空间特性，具体应用的过程当中，能够对数据进行充分的取舍压缩，然后能够对压缩覆盖区域进行全面性的查看。而压缩覆盖区域是由当前数据点和上一结构数据检索共同形成。同时在覆盖区域当中，要想实现全面的数据应用覆盖，能够进行高效快速的处理。如果没有达到全面性的覆盖应用，可以对当前的数据节点信息进行充分的保存。
四、对于数据压缩算法的进一步优化
（一）对数据时间标签的压缩优化
数据时间标签能够对采集的数据时间进行充分的展示，往往会表现出强大的数据规律性，同时还要保证时间数据标注时间与记录周期相吻合。所以说我们可以充分的利用时间标签法进行数据压缩，通过相邻时间数据之间的差值进行计算，以此能够对整个的时间数据进行全面性的存储。如果时间标签数据具有良好的规律性，有利于根据录入时间进行周期性的存储，这样将会有利于对各项数值的进一步利用，从而取得良好的压缩效果[2]。
（二）质量数据码的压缩处理优化
数据质量码是一种慢变化的过程，站在数据应用的角度来看，质量码往往会表现出较高的冗余度。在一些连续的数据应用过程当中，质量码往往会表现出相同的特性。如果在压缩的过程当中对此部分产生了忽略，这样将会提升压缩比例。在下一步质量网信息存储的过程当中，只会对坏的质量码进行存储，对于性能良好的质量码没有进行充分的存储。在具体实际应用的过程中，在前期不需要进行任何处理操作，就可以表现出极高的应用水平能力。在具体优化操作的过程当中，往往会对质量码数据进行全面的分析，并判断前后质量是否一致，如果一致就会进行读取录入，反之将会被全面性的压缩。
（三）数值数据的全面压缩处理
在历史数据读取过程当中，数值数据是非常重要的核心部分，由于系统当中存在着多种多样的类型，所以说表现得出的数值也更加的多元化，通常情况下主要包括累计量的数据数值、模拟量的数据数值、开关量的数据数值，对于开关量的数据数值无需采取任何算法，就可以进行全面的记录压缩，而模拟量的数据数值往往会表现出强大的连续性，在压缩处理过程当中容易发生微幅的抖动变化，往往会对数据进行随机性的压缩处理。对于累积量的数据数值会表现出一定的规律性和周期性，能够通过模拟进行总量的累加，能够进一步的提高数据应用范围。
五、结束语
实时数据库在工业生产领域当中发挥了不可替代的作用，同时也是融合了各种各样的新技术新技能，保证知识技术和数据库应用技术当中能够得到进一步的发挥。通过数据压缩算法应用，能够对数据库应用效率进行全面的提升，保证在压缩应用过程当中，能够对数据应用情况进行全面的优化，使得整个数据库运行更加的稳定可靠。
参考文献：
[1]胥胜林.实时数据库中数据压缩算法的研究与实现[J].科技与企业，2018，000（006）：100-101.
[2]胥胜林.实时数据库中数据压缩算法的设计与实现[D].2017.