Séance de cours

Modèle de stockage de décomposition : Stockage orienté colonne

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Dans cours

CS-422: Database systems

This course is intended for students who want to understand modern large-scale data analysis systems and database systems. It covers a wide range of topics and technologies, and will prepare students to be able to build such systems as well as read and und ...

Description

Cette séance de cours couvre le modèle de stockage de décomposition (DSM) axé sur le stockage en colonne. Il explique les avantages du DSM, comme l'efficacité de la mémoire et les requêtes plus rapides. La séance de cours se décline en exemples de stockage colonnelar, encodage bit-vector, encodage dictionnaire, et techniques de compression comme l'encodage de longueur d'exécution. Il traite également du stockage optimisé par écrit, des dictionnaires par page et des opérateurs sur les données compressées.

Enseignant·e

Anastasia Ailamaki

Expertise SystÃ¨mes de gestion de bases de donnÃ©es, applications scientifiques, architecture des ordinateurs Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hamish Nicholson, Anna Herlihy, Yi Jiang, Eleni Zapridou, Georgiy Konstantinovich Lebedev, Ioanna Tsakalidou A dirigé les thèses EPFL de Farhan Tauheed, Radu Ioan Stoica, Manos Athanassoulis, Pinar Tözün, Adrian Daniel Popescu, Ioannis Alagiannis, Renata Borovica-Gajic, Danica Porobic, Iraklis Psaroudakis, Manos Karpathiotakis, Matthaios Alexandros Olma,

Source officielle

Concepts associés (26)

Algorithme de compression sans perte

vignette|Comparaison de la compression d'image entre les formats JPG (à gauche) et PNG (à droite). PNG utilise une compression sans perte. On appelle algorithme de compression sans perte toute procédure de codage ayant pour objectif de représenter une certaine quantité d'information en utilisant ou en occupant un espace plus petit, permettant ainsi une reconstruction exacte des données d'origine. C'est-à-dire que la compression sans perte englobe les techniques permettant de générer un duplicata exact du flux de données d'entrée après un cycle de compression/expansion.

Lossy compression

In information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.

Compression artifact

A compression artifact (or artefact) is a noticeable distortion of media (including , audio, and video) caused by the application of lossy compression. Lossy data compression involves discarding some of the media's data so that it becomes small enough to be stored within the desired or transmitted (streamed) within the available bandwidth (known as the data rate or bit rate). If the compressor cannot store enough data in the compressed version, the result is a loss of quality, or introduction of artifacts.

Compression par dictionnaire

Les algorithmes de compression par dictionnaire procèdent par la recherche de similitudes entre le texte à compresser et un ensemble de chaines contenues dans une structure de données appelée « dictionnaire », quand une similitude est trouvée, le texte correspondant est remplacé par une référence vers l'emplacement de cette chaîne dans la structure. Pour le principe : on établit une liste de mots fréquents, pour compresser un fichier quand on trouve un mot dans la liste, on remplace ce mot par sa position dans la liste.

Compression fractale

La compression fractale est une méthode de encore peu utilisée aujourd’hui. Elle repose sur la détection de la récurrence des motifs, et tend à éliminer la redondance d’informations dans l'image. C'est une méthode destructive puisque l'ensemble des données de départ ne se retrouve pas dans l'image finale. Il existe plusieurs méthodes (subdivision de triangles, Delaunay etc.) mais la compression par la méthode Jacquin est la plus connue.

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Compression: Codes sans préfixe

Explique les codes sans préfixe pour une compression efficace des données et l'importance des codes décodables de manière unique.

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Compression de données et théorème de Shannon: Compression de perte

Explore la compression des données, y compris les méthodes sans perte et la nécessité de la compression sans perte pour les nombres réels et les signaux.

Compression des données et entropie : bases et introduction

Introduit la compression des données, l'entropie, et l'importance de réduire la redondance dans les données.

JPEG 2000: Compression d'image

Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.

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Lossy compression

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