在信息技术高速发展的海量信息时代,海量数据管理技术已经成为社会信息化的迫切任务。如何有效地存储和管理海量数据并高效地支持海量数据上的查询,对数据库管理系统提出了严峻的挑战。海量数据库被广泛地应用于地震监测、天气预报、物理化学实验等实际应用中,如科学与统计数据库,其数据最大的特点是存在大量的数据冗余,即相同的数据在不同的地方多次重复出现。如果对这种类型的关系数据直接进行存储,不仅浪费大量的存储空间,而且降低了查询的效率。另外,这类数据的模式相对稳定,属性值域有限,新产生的数据只追加到当前数据末尾而不更新已有内容;并且在数据上的查询大多只与众多属性中的少数几个相关。数据压缩技术与数据库技术进行结合,对海量数据库的存储与查询进行处理,形成了压缩数据库技术。压缩数据库技术研究的内容主要包括数据压缩方法、数据操作算法和查询处理技术。本文提出了海量数据库中数据的压缩和存储方法、压缩数据上的数据操作算法和查询处理技术。本文提出的压缩算法采用列存储的思想,使用二进制编码、一元编码、K-of-N编码和叠加编码对数据进行压缩,将属性对应的编码数据按照编码位进行扩展游程编码存储。本文提出了压缩数据上无需解压缩的数据操作算法,包括选择操作和投影操作,将对原始数据的查询操作转化为对压缩数据编码位的操作,简化了查询的实现。利用上述思想设计并实现了一个海量数据压缩和查询原型系统。理论分析和初步实验表明,采用列存储思想对海量数据进行压缩和存储可以很好地提高存储空间利用率、降低查询代价和提高查询效率。