2007年10月28日晚上，我挖了一个坑，那篇“关于实时数据库接口标准的讨论”，只写了第一部分，到现在还没有填上。工作忙是一个原因，我只能利用晚上22:00至23:00这一段时间写一些东西，另外一个更重要的原因是：我还在为该文章备课呢，请大家再等一段时间吧。
今天咱另换一个话题，谈谈在实时数据库领域中，有关数据压缩的一些认识误区。
我曾答应liyaoer123（实时数据库阵地的博主）同学，与他讨论一下数据压缩技术。另外，我经常收到一些朋友的来信，他们对实时数据库及数据压缩的认识有一些误区，今天，我便收到三封讨论实时数据库的邮件。
数据压缩是实时数据库中一个很重要的概念和技术，只要接触过实时数据库，都应该听说过数据压缩。同时，很多人对实时数据库中数据压缩存在误解，我们就一条一条地解说吧。
1.实时数据库中的数据压缩技术很高深很神秘。
现在的数据压缩理论和技术已经很成熟，大家可以看看我转摘的博文《数据压缩技术简史》，该文章浅显易懂，是一篇很好的关于数据压缩的科普文章。
在不同的应用领域，又可以针对不同的数据应用特征，引用不同的数据压缩技术，比如，图形处理领域的JEPG压缩技术，声音处理中的MP3压缩技术等。在流程工业行业中，工业实时数据也有一定的变化规律，可以针对这些规律，研究特定的数据压缩算法。
下面是工业实时数据的一些特征：
- 工业实时数据的数据变化具有一定波形规律；
- 工业实时数据中只有一小部分测点的值经常发生改变；
- 工业实时数据中很多测点的数值都具有慢变化的特征；
- 数值变化与时间变化具有共同变化特性；
- 用户在一定范围内，能够允许数据的精度损失；
在工业应用领域中，常用的压缩算法分为三类：
其中，无损压缩一般以通用压缩理论为基础，采取哈佛曼算法等经典的压缩算法；而有损压缩而更多地考虑了工业实时数据的特征，而采取的一些特殊舍点算法；二级压缩技术，则是同时利用了这两种数据压缩技术。
实时数据库的无损压缩以通用压缩理论为基础，随便找一本大学教材就能看懂，在此不再多说。
目前比较著名的有损压缩算法,有PI中使用的旋转门压缩算法，IH中使用的死区压缩算法，以及一些变通压缩算法（如在旋转门算法基础上改用二次均方差作为偏差比较，以提高数据还原精度），这些算法原理都比较简单。网上有很多相关的文章，我在前几篇文章中提到的变化压缩算法，是死区压缩算法的简化变种，而liyaoer123同学在他的博客上帖出了osisoft关于旋转门压缩的技术文章，大家有兴趣可以去看看。
总而言之，实时数据库的压缩算法真的不难理解，只是实时数据库重多技术中的一种而已。
2.只要搞清楚数据压缩算法，就能编写好的实时数据库了。
这个问题要从两方面来分析。
首先要说明，数据压缩只是实时数据库中一个技术点，这个技术点相对于实时数据库其它技术点而言，难度和工作量是非常小的，我在《实时数据库的理论与技术》中，列出了实时数据库需关心的技术点，大家可以看看。只搞清数据压缩算法，是不能编写良好的实时数据库的。
另一个方面，只从数据压缩这个角度来看，只考虑算法也是不行的。
在实时数据库的数据压缩模块中，除了要考虑压缩算法之外，还要考虑以下内容：
- 变量ID、时间戳、质量戳、值四个字段在压缩算法中的数据组织，包括逻辑组织和空间组织；
- 压缩算法与内存缓冲区的配合；
- 压缩算法与磁盘文件的配合；
- 特殊情况的数据处理，如，启动、停止、备份、恢复等时的数据压缩状态。
3.实时数据库中，数据压缩的压缩率越高越好。
刚才提到，实时数据库中的数据压缩算法都是非常简单，这是由实时数据库的应用特点决定的。
要考虑一个实时数据库的数据压缩技术技术，需要从以下几方面考虑：
- 数据压缩率；
- 压缩数据的检索和定位速度；
- 数据压缩时间；
- 数据解压时间；
- 压缩数据在内存和磁盘的组织结构，以便更方便地利用内存和磁盘的特性；
- 数据解压后的还原精度；
数据压缩率只是其中一个指标，实时数据库追求的是综合性能指标，不能只看某一项指标。
从某个角度而言，在实时数据库的应用中，数据的压缩和解压时间的指标，要优先于数据压缩率指标。但是，在设计良好的系统中，这两个指标之间并不矛盾。
4.无损压缩比有损压缩要好
在两个洋品牌PI和eDNA之间，经常会就无损压缩和有损压缩哪个更好这个问题产生争执。
基本上，在此争执中，eDNA的无损压缩处于攻势，而PI则见招折招处处守势。总的来说，eDNA的市场宣传做得很不错，很多用户都是这样评价：eDNA比PI相比有很多优点，它采用了无损压缩技术，还有......，而且，它的价格比PI便宜多了。
客观地讲，无损压缩有其好处，它在某些方面保证了数据的精度，但是，这并不能说，无损压缩一定比有损压缩好。
采用无损压缩算法的实时数据库厂家，不能回避以下两个问题：
采用无损压缩算法的压缩率比采用有损压缩算法要低得多，针对工业实时数据的特征信息提取的无损压缩，是不可能达到10:1的。
采用无损压缩算法的实时数据库，单机总处理点数会存在性能瓶颈，以目前主流的计算机而言，采用无损压缩算法的实时数据库，平均只能处理2万左右的历史点。
另外，无损压缩所宣称的100%保持数据不丢失，只是一句话宣传词，在计算机上处理工业实时数据，本身就存在大量的数据信息丢失：
- 数据采集传感器存在采集误差；
- 数据采集是实时数据趋势变化的采样和数字化的过程，采集周期之间的特征波型已经丢失；
- 计算机处理和网络传输造成的延时和不确定，也会造成采集波型的失真；
- 传感器和计算机的数据类型字节限制，也会造成数据的失真。
在存在多处无法控制的失真环节的情况下，只强调保存数据的完全不失真，是没有意义的，只是商务宣传的需要，只要是数字化和计算机化处理，所有的数据就是近似的处理过程。
有人会说，这也失真、那也失真，还处理个屁呀。这其实是一种处女情结，是在无意义地追求某个特定的指标而不考虑系统整体性能。如果实时数据库在采用无损压缩的同时，还能保证很快的解压缩速度和较高的压缩率，当然无可厚非，但目前的理论和技术条件下，这些指标是矛盾的。而采取有损压缩技术，是在不影响整体精度情况下的性能指标的综合平衡。
5.实时数据库中，数据压缩不重要，要不要数据压缩没关系。
关于这一论点，有两种不同的观点。
第一种观点认为，现在的计算机硬盘很便宜了，磁盘容量不够，大不了多买几块磁盘。
第二种观点认为，实时数据库的重点是上层功能和应用，在工业应用中，数据压缩费力又不讨好，还不如将精力放在其它功能上。
这两种观点都不正确，实时数据库的市场存在意义，是因为现在的其它数据库产品，不能地处理大量工业实时和历史数据。这里说不能处理，包括处理速度和磁盘容量。
在我的文章《实时数据库历史数据容量的计算方法》中计算得出，用关系数据库保存10000个每秒钟变化一次的双精度数，同时建立一个索引，保存一年需要磁盘空间为：12922G，而用实时数据库保存，则只需103G，大家可以换算一下，12922G，需要多少块磁盘？
磁盘容量只是问题的一个方面，另一方面，数据的高压缩率意味着整个系统的数据处理速度更快，这体现在三个方面：高压缩率的数据，占用磁盘空间小，将数据从磁盘读入内存的速度快，网络传输的速度快，数据在内存中占用的空间小。而这三个因素，是实时数据库提高系统整体运行速度很重要的几个因素。
一个良好的实时数据库，必须要处理好实时压缩问题，只有处理好数据压缩问题，才能使系统的整体性能达到某个可用性指标。
以下有一个对是否选用实时数据库和数据压缩技术的简单判断：
- 关系数据库只能处理5000点每秒变化的工业实时数据，在此范围内，可以不考虑选用实时数据库。
- 在5000点至10000点的系统内，需要抛开关系数据库，重新设计自己的数据存贮系统，但是，在这个领域，是不太需要考虑数据压缩技术的。
- 当系统的历史点数在10000点以上时，必须要考虑数据压缩技术和专门的实时数据库了。
很多朋友告诉我，他们的系统不采用数据压缩技术，他们也不关心数据压缩技术，他们认为，良好的上层应用软件比数据压缩更重要。我要对他们说：不同的行业，不同的系统规模，对实时数据库的性能指标要求是不一样的。实时数据库系统是一个综合性的应用系统，设计良好的底层模块是其它模块良好运行的基础，数据压缩技术与其它数据库技术一起，对整个系统的运行提供了很底层但很重要的环境，大型实时数据库系统中，数据压缩技术是必须考虑的，另一方面，实时数据库中，数据压缩技术只是实时数据库系统中一个重要的技术点，但不是全部。
