导读：对实时数据库而言，数据压缩可以带来两方面的好处：占用硬盘容量减小、系统整体处理速度提高。随着计算机硬件水平的提高，硬件成本在整个系统投入的比重逐步下降，硬盘容量不再是实时数据库中最主要的矛盾，但对系统整体处理速度及性能的追求，还是非常重要的。下文中就是实时数据库中二级压缩技术的讲解。
压缩比例的提高，对实时数据库的整体性能的提高有很大的推动作用（但不一定成正比），因此，有必要分析一下，能否对已经进行有损压缩处理的数据进行二级压缩。
如何进行二级压缩？
从刚才分析的情况，大家很可能就得出结论，行呀，先通过有损压缩，将点数由52个变成6个，再对剩下的6个点进行编码，再进行哈佛曼压缩或别的什么压缩，不就行了？
哈佛曼压缩的特点是，将那些经常使用的字母用较小长度的字节表示，这在文本和字符串压缩中会有比较大的效果，比如英文那个e就是用得很多的，而汉字中的五笔字型也有一级编码、二级编码等，也就是说，它们具有可压缩的余地。
如果大家对随机的数据点，比如刚才6个数据点，采用哈佛曼或其它无损压缩试验，会发现压缩率不会特别地高，也就是说，再次进行无损压缩的意义已经不是特别地大。 难度就没有别的办法了？办法还是有的，要完整地表达测点的一个数据，需要包括以下四个字段：
测点ID
时间戳
质量戳
值
其中，同一测点的多个数据可以保存在一起，因此，测点ID可以不考虑。还剩下三个字段，仔细分析一下这三个字段的特性，还是有很多文章可做的。
值
先考虑“值”字段，我们采用8字节的双精度数来表示一个模拟量，这里就存在一个由低精度值来表示高精度值的可能。如果一批数据中，全部（或大部分）数据都可以由4个字节（或2个字节）来表示精度误差范围内的8字节双精度数，便可以节省下很多空间了。
当然，如果我们能明确地知道某数据的精度范围，便可直接在配置环境下选择最合适的数据类型，而不必要一定要选择双精度数。
对于值，还有另一种压缩思路，在流程工业中，某值的绝对值可能非常大，但如果该值在某时间段时的变量范围在某个精度范围内，也可以采用基准值+变化值的方式保存值，其中基准值只保存一次，而变化值用低精度值表示。
质量戳
质量戳是慢变化量，如果不与值共同保存，则可以有很高的压缩比。但如果不共同保存，则需要考虑查找的索引方式，这是一笔额外的空间开销。
时间戳
对于时间戳，也可以按照值相类似的方式来考虑。
首先，那个毫秒字段，不一定是每个系统每个测点都需要的。再者，两个时间之间的相差值，在大部分情况下，不会超过1天的，这个就可以采用简化表示。还有，现在的系统，肯定不需要再处理时间为2000年以前的时间了。
以上只是分析，在实际系统中，还需要考虑这些因素的制约关系，解压的难度和时间度，索引建立的方便性，以及编程的复杂度。希望上文中涉及到的内容对大家能够有所帮助。
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