两层机器学习压缩框架优化时序数据库存储

"本资源讨论了在2023年12月20日的时序数据库领域中，阿里巴巴集团的研究者们提出了名为'1221START'的创新方法，针对时序数据的快速增长带来的存储挑战。时序数据来源于金融、互联网和物联网等多个行业，其特性是分布多样且变化复杂，这使得传统的单一压缩方式难以满足需求。 研究者们关注到，为了减少存储开销，他们提出了一种两层数据压缩框架。首先，上层模型负责动态确定最佳的压缩策略，这可以根据时间序列数据的变化情况灵活调整。在这一层，他们采用了机器学习技术，可能是神经网络或交互模型，来识别和选择最合适的压缩方案。 下层则细化到具体的压缩过程，包括两步骤：第一步，对数据进行预处理，通过转换（如转换、位掩、移位和混合等）使其分布更加规则，便于后续的压缩。这一阶段涉及六种不同的转换方式。第二步，利用各种编码方式（如未详述的具体编码方式）来压缩处理后的数据。这一步中，子模式（参数调控）起着关键作用，通过调整主模式（编码方式）下的参数，可以创建不同的子模式，进一步优化压缩效果。 表2和表3分别列出编码压缩方式和数据转换方式，通过遍历这些选项并计算每个具体压缩方式的得分，研究人员可以确定最优的主模式和子模式组合。这个过程不仅考虑了数据的全局特性，还兼顾了局部细节，确保了压缩效率与数据完整性的平衡。 总结来说，'1221START'方法通过两层智能压缩框架，结合机器学习和细致的参数调整，为时序数据库中的数据提供了高效且适应性强的压缩解决方案。这种方法的实施旨在应对海量时序数据的存储压力，并有望在未来的数据管理中发挥重要作用。"