稀疏倒排索引压缩技术

19/25稀疏倒排索引压缩技术第一部分倒排索引的稀疏性特点 2第二部分稀疏倒排索引压缩方法分类 4第三部分位图压缩技术在倒排索引中的应用 6第四部分Gamma编码在倒排索引中的应用 9第五部分算术编码在倒排索引中的应用 12第六部分字典编码在倒排索引中的应用 14第七部分混合压缩技术在倒排索引中的应用 17第八部分稀疏倒排索引压缩技术的性能评估 19

第一部分倒排索引的稀疏性特点关键词关键要点倒排索引的稀疏性

1.倒排索引中，每个词条对应的文档集合通常只占语料库文档总数的一小部分，使得倒排索引具有高度稀疏性。

2.这种稀疏性导致倒排索引中存在大量空值，从而造成空间浪费和索引查询效率降低。

3.压缩倒排索引的技术主要针对稀疏性特征进行优化，以减少空间占用并提高查询性能。

倒排索引的逐层稀疏性

1.倒排索引的稀疏性表现出逐层特征，不同单词的文档频率分布差异很大。

2.高频词的文档频率往往集中在语料库的大部分文档中，而低频词的文档频率则更为稀疏。

3.这种逐层稀疏性使得倒排索引中不同单词的压缩潜力存在差异，需要针对不同频次单词采用不同的压缩策略。

倒排索引的动态稀疏性

1.倒排索引的稀疏性会随着语料库的更新和扩展而动态变化。

2.新加入的文档可能会使得原本稀疏的单词变得频繁，而原本频繁的单词则可能变得稀疏。

3.动态稀疏性对压缩倒排索引提出了挑战，需要设计自适应的压缩算法来应对不断变化的索引结构。

倒排索引的时间稀疏性

1.对于动态语料库，倒排索引的稀疏性还表现出时间维度。

2.随着时间的推移，某些单词在不同时间段的文档频率分布可能存在明显差异。

3.时间稀疏性可以利用时间分段压缩技术进行优化，通过将不同时间段的索引分块存储并采用不同的压缩策略来提高效率。

倒排索引的局部稀疏性

1.倒排索引的稀疏性在文档集合的不同部分之间也存在差异。

2.某些文档可能包含大量单词，而其他文档则可能较为稀疏。

3.局部稀疏性可以利用分桶压缩技术进行优化，通过将文档按稀疏程度进行分组并在每个组内采用不同的压缩策略来提高效率。

倒排索引的嵌入式稀疏性

1.随着自然语言处理技术的进步，倒排索引中开始嵌入语义信息和文档表示。

2.这些嵌入式信息也表现出稀疏性，可以利用稀疏矩阵压缩技术进行优化。

3.嵌入式稀疏性的优化可以提高索引的语义相关性和查询效率。倒排索引的稀疏性特点

倒排索引是一种数据结构，用于快速搜索大型文本集合。它将文档中的每个唯一单词映射到包含该单词的所有文档的列表。然而，倒排索引的构建和存储通常都非常耗费空间，因为大多数单词在大多数文档中都不存在。

倒排索引的稀疏性特点体现在以下几个方面：

文档-单词矩阵的高稀疏性：

文档-单词矩阵是倒排索引的底层数据结构，它表示每个文档包含哪些单词。对于大多数文本集合而言，文档-单词矩阵通常是极其稀疏的，这意味着大多数文档只包含少数单词。例如，在一个包含100万篇文档和10万个唯一单词的集合中，平均每个文档仅包含约1%的单词。

单词-文档列表的高变长：

倒排索引中的每个单词对应一个文档列表，该列表包含包含该单词的所有文档。这些文档列表的长度可能相差很大，从只包含几个文档到包含数千甚至数百万个文档。这种长度差异导致倒排索引的高度变长。

频繁项和稀有项的共存：

倒排索引中同时包含频繁项和稀有项。频繁项是出现在大量文档中的单词，例如“和”、“的”和“是”。稀有项是只出现在少数文档中的单词，例如专业术语或人名。频繁项和稀有项的共存加剧了倒排索引的稀疏性。

倒排索引的稀疏性如何影响其构建和存储：

倒排索引的稀疏性对其实现提出了重大的挑战：

*构建效率：对于稀疏的文档-单词矩阵，构建倒排索引需要大量的内存和计算资源，因为必须遍历大量不存在的单词和文档组合。

*存储效率：存储传统倒排索引时，大多数空间都浪费在存储不存在的单词和文档信息上。这种低效的存储增加了索引的大小和访问成本。

*查询效率：在查询过程中，倒排索引的稀疏性会导致大量的无结果搜索，从而降低查询的效率和响应时间。

克服倒排索引稀疏性的技术：

为了克服倒排索引的稀疏性，研究人员提出了各种压缩技术。这些技术旨在减少倒排索引的大小和提高其访问效率，从而提高文本搜索系统的整体性能。第二部分稀疏倒排索引压缩方法分类关键词关键要点一、统计编码

1.利用统计模型生成词频分布，并根据词频分配可变长度的编码，高频词编码短，低频词编码长。

2.常见的统计编码方法包括哈夫曼编码、伽马编码和Golomb-Rice编码等，这些方法通过消除冗余信息来压缩数据。

3.适用于倒排索引中术语频率较低的情况，可以有效减少存储空间。

二、字典编码

稀疏倒排索引压缩方法分类

稀疏倒排索引压缩方法主要分为两类：无损压缩和有损压缩。

无损压缩

无损压缩方法在压缩后可以完全恢复原始倒排索引，不会丢失任何信息。主要方法包括：

*位图编码（BitmapEncoding）：将倒排列表中的每个文档映射到一个位图，位图中的每个比特位表示文档是否存在于该倒排列表中。

*γ编码（GammaEncoding）：对倒排列表中的文档ID之间的差值进行编码，差值通常较小，因此可以有效压缩。

*交错编码（EliasCoding）：将每个文档ID编码为一个二进制序列，其中每一位的权重依次递增。

*LZ77和LZ78算法：利用文本的重复性进行无损压缩，将倒排列表中的重复文档ID替换为指向先前出现的文档ID的引用。

*字典编码（DictionaryEncoding）：对倒排列表中的文档ID进行字典编码，将每个文档ID替换为其在字典中的索引。

有损压缩

有损压缩方法在压缩后可能会丢失部分信息，但可以达到更高的压缩率。主要方法包括：

*采样（Sampling）：从倒排列表中随机采样一部分文档ID进行保留，从而减少列表长度。

*截断（Truncation）：对倒排列表中的文档ID进行截断，只保留一部分最频繁出现的文档ID。

*分层聚类（HierarchicalClustering）：将倒排列表中的文档ID进行分层聚类，然后只保留每个簇中的代表文档ID。

*基于图的压缩（Graph-BasedCompression）：将倒排索引表示为一个图，然后应用图压缩算法（如社区发现和邻接矩阵压缩）。

*基于泊松分布的压缩（PoissonDistribution-BasedCompression）：假设倒排列表中的文档ID服从泊松分布，然后利用泊松分布进行压缩。

混合压缩

一些压缩方法结合了无损和有损压缩技术，称为混合压缩。混合压缩可以平衡压缩率和信息损失，在某些情况下可以获得更好的性能。

其他考虑因素

除了压缩方法本身，还有其他因素也会影响稀疏倒排索引压缩的性能，包括：

*倒排索引的稀疏性：倒排索引越稀疏，压缩的潜力就越大。

*文档频率分布：文档频率分布均匀的索引更容易压缩。

*硬件和软件资源：压缩算法的运行时间和内存消耗也需要考虑。第三部分位图压缩技术在倒排索引中的应用关键词关键要点【位图压缩技术在倒排索引中的应用】：

1.位图压缩采用位数组表示文档集合，每个位置对应一个文档，如果文档包含查询项，则相应位置设为1，否则设为0。

2.位图压缩优点在于快速计算文档与查询项之间的交集、并集或补集，用于解决布尔查询，在处理大型倒排索引时具有较高的效率。

3.位图压缩缺点是存储空间消耗较大，需要动态调整位数组大小以适应不断变化的数据集。

【基于块的位图压缩】：

位图压缩技术在倒排索引中的应用

位图压缩技术是一种有效的压缩技术，广泛应用于倒排索引中以减少空间消耗。位图是一种紧凑的数据结构，它使用位来表示元素的存在或缺失，从而实现高效的集合运算。在倒排索引中，位图可用于表示文档中术语的存在信息。

文档位图

文档位图是一个N×M的二进制矩阵，其中N是文档的数量，M是术语的数量。每个单元格(i,j)的值为1表示文档i中包含术语j，否则为0。由此，可以快速确定哪些文档包含特定术语，从而减少对倒排列表的访问。

术语位图

术语位图是文档位图的转置，是一个M×N的二进制矩阵。每个单元格(j,i)的值为1表示术语j出现在文档i中，否则为0。术语位图可用于快速确定一个术语在集合文档中的分布，从而支持高效的集合运算，例如求交集和并集。

位图压缩方法

位图压缩技术通过减少位图中非零单元格的数量来实现压缩。常用的位图压缩方法包括：

*游程编码(RLE)：将连续的相同值（如0或1）压缩为(值,长度)对。

*Golomb编码：将整数编码为一个前缀和一个尾缀，前缀表示数字的位数，尾缀表示数字的二进制表示。

*Elias编码：Golomb编码的变体，使用变长的编码来表示前缀和尾缀。

*Rice编码：Elias编码的变体，适用于频繁出现的数字。

*Elias-Fano编码：Elias编码和Fano编码的组合，适用于稀疏位图。

压缩率

位图压缩的压缩率取决于位图的稀疏性。稀疏性越高，压缩率就越高。例如，对于一个包含100万个文档和10万个术语的位图，其中每个文档平均包含100个术语，压缩率可以达到100:1，将空间消耗从100GB减少到1GB。

应用场景

位图压缩技术在倒排索引中具有广泛的应用，包括：

*精确匹配查询：快速确定包含特定术语的文档，避免访问倒排列表。

*布尔查询：高效执行布尔运算，例如AND、OR和NOT，无需访问倒排列表。

*范围查询：快速确定术语频率或文档频率在指定范围内的文档，减少对倒排列表的访问。

*相似性搜索：通过比较位图的相似性，支持快速和有效的内容相似性搜索。

优势

位图压缩技术在倒排索引中的应用具有以下优势：

*高压缩率：减少空间消耗，提高存储效率。

*快速查询：支持高效的精确匹配、布尔查询和范围查询。

*扩展性好：易于扩展到包含数百万文档和术语的大型集合。

局限性

位图压缩技术也存在一些局限性：

*更新开销：更改位图中的单元格值需要重新压缩整个位图，导致更新开销较高。

*内存消耗：在内存中加载整个位图可能需要大量内存，对于大型集合来说可能不切实际。

*不适用于动态数据：如果集合动态更新频繁，位图维护的开销可能超过压缩带来的好处。

总结

位图压缩技术是倒排索引中一种有效的压缩技术，可以显着降低空间消耗并提高查询效率。它适用于稀疏集合，特别是在精确匹配查询、布尔查询和范围查询中。然而，在考虑采用位图压缩时，需要权衡压缩率、更新开销、内存消耗和数据动态性等因素。第四部分Gamma编码在倒排索引中的应用Gamma编码在倒排索引中的应用

在倒排索引中，Gamma编码是一种无损数据压缩算法，通过利用数值的特性高效地编码频率分布。它适用于编码非负整数序列，尤其是在分布倾斜的情况下。

Gamma编码原理

Gamma编码使用变长编码方案将非负整数编码为二进制位序列。编码过程分为两个步骤：

1.整数划分：将整数`x`划分为一个高位比特`b`和一个低位部分`y`，其中`b`为1，`y`为`x-1`。

2.编码：将`b`和`y`分别编码为长度可变的二进制位序列。对于`b`，使用1位来表示；对于`y`，使用一个紧凑的无符号整数编码方案，例如二进制编码十进制(BCD)或指数Golomb编码。

解Gamma编码

解Gamma编码的过程与编码相反：

1.提取高位比特：读取第一个二进制位，将其解释为高位比特`b`。

2.提取低位部分：根据使用的无符号整数编码方案，读取后续位序列并将其解码为低位部分`y`。

3.还原整数：计算`x=y+1`。

Gamma编码在倒排索引中的优势

Gamma编码在倒排索引中具有以下优势：

*高效压缩：特别是对于分布倾斜的非负整数序列，Gamma编码可以实现显著的压缩率。

*快速解码：解Gamma编码的过程简单且高效，可以在常数时间内完成。

*可扩展性：Gamma编码可以根据需要轻松地扩展以支持更长或更短的编码序列。

实现细节

在倒排索引中实现Gamma编码时，具体实现细节可能有所不同。以下是一些常见的选择：

*无符号整数编码方案：通常使用BCD或指数Golomb编码来编码低位部分`y`。

*位对齐：为了提高压缩率，可以将不同文档频率值的Gamma编码位序列对齐到字节或字边界。

*批量编码：为了进一步提高效率，可以将多个非负整数同时编码到一个二进制流中。

举例说明

为了演示Gamma编码在倒排索引中的应用，考虑以下频率分布：

```

```

使用BCD编码作为无符号整数编码方案，Gamma编码后的位序列为：

```

01100(1)

01101(2)

0111(3)

100100(4)

100101(5)

10111(7)

11011(11)

```

通过比较原分布和Gamma编码后的二进制流，可以观察到显著的压缩效果。第五部分算术编码在倒排索引中的应用关键词关键要点【算术编码原理】

1.算术编码是一种无损数据压缩算法，它将输入符号序列映射到一个介于0和1之间的分数。

2.该分数表示符号序列在所有可能序列中的概率。

3.算术编码具有高压缩率，因为它可以充分利用符号的概率分布。

【算术编码在倒排索引压缩中的应用】

算术编码在倒排索引中的应用

算术编码是一种无损数据压缩算法，广泛应用于倒排索引中，以减少存储空间需求并提高检索效率。其核心思想是将倒排列表中的文档标识符(docID)编码为一个二进制分数，该分数表示文档在列表中出现的概率。

基本原理

算术编码将整个倒排列表作为一个消息，将其划分为一系列符号（即docID）。每个符号被分配一个概率范围，该范围由该符号在列表中的出现频率决定。列表开始时，整个范围[0,1]被分配给消息。

编码过程

为了编码一个docID，将当前范围[low,high]划分为多个子范围，每个子范围对应一个符号。docID的概率范围[sublow,subhigh]被确定，然后将范围[low,high]更新为[low,subhigh]。

解码过程

解码时，输入的比特流被解释为一个累积频率，该频率在整个概率范围内。docID是第一个将累积频率划入其概率范围内的符号。然后，更新累积频率和概率范围，直到解码完成。

优势

*高压缩比：算术编码根据符号的概率分布进行编码，因此可以实现比其他无损压缩算法更高的压缩比。

*对输入顺序不敏感：算术编码不受倒排列表中docID顺序的影响，这使其适用于动态倒排索引，其中docID可以随时添加或删除。

*高效检索：算术编码的解码过程快速且简单，不需要查找表或树形结构。

挑战

*高计算成本：算术编码的编码和解码过程涉及复杂的浮点运算，这可能导致较高的计算成本。

*内存消耗：算术编码算法需要存储概率范围和累积频率，这可能导致内存消耗增加，尤其是在大型倒排索引中。

应用实例

*Lucene：一个流行的开源搜索引擎库，使用算术编码压缩倒排索引。

*Whoosh：另一个开源搜索引擎库，使用算术编码作为其默认压缩算法。

*Solr：一个基于Lucene构建的高性能搜索服务器，支持算术编码压缩。

压缩性能

算术编码在倒排索引压缩方面可以实现显着的性能提升。根据研究，与其他无损压缩算法相比，算术编码可以节省高达30%到50%的存储空间。此外，算术编码的压缩时间相对较短，通常仅比其他算法长几毫秒。

结论

算术编码是一种强大的数据压缩算法，在倒排索引中有着广泛的应用。它提供了高压缩比、对输入顺序不敏感以及高效检索等优势。尽管它具有高计算成本和内存消耗的挑战，但算术编码仍然是改善搜索引擎性能和空间利用率的宝贵工具。随着计算硬件的不断发展，预计算术编码在倒排索引压缩中的作用将继续增长。第六部分字典编码在倒排索引中的应用关键词关键要点【字典编码在倒排索引中的应用】

1.字典编码的基本原理：将原始数据中的离散值映射为更短的整数编码，例如哈夫曼编码、伦伯格编码等。

2.倒排索引中字典编码的优势：缩小索引大小，加快索引查找速度，节约存储空间。

3.字典编码在倒排索引中的应用场景：正文索引、词典索引、属性索引等。

【倒排索引中的不同类型字典编码】

字典编码在倒排索引中的应用

引言

字典编码是一种数据压缩技术，旨在通过将符号序列替换为整数代码来减少数据大小。在倒排索引中，字典编码可用于压缩术语字典和文档标识符序列，从而提高空间效率。

术语字典编码

在倒排索引中，术语字典保存了索引文档中出现的所有唯一术语。字典编码通过将每个术语替换为一个整数代码，对术语字典进行压缩。以下列出了常见的字典编码算法：

*哈夫曼编码：根据术语出现的频率分配代码长度，频繁出现的术语分配较短的代码。

*LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码：将字符串分解为连续的子串，并分配代码。

*算术编码：将字符串编码为一个唯一的二进制分数，可以表示所有可能的字符串。

文档标识符序列编码

倒排索引中存储的另一个重要数据结构是文档标识符序列，其中包含每个术语在哪些文档中出现的信息。字典编码也可以用于压缩这些序列。以下列出了常用的技术：

*位阵列编码：将文档标识符存储为位阵列，其中每个比特代表一个文档。

*Elias伽玛编码：将文档标识符编码为可变长度编码，较小的标识符分配较短的编码。

*Elias德尔塔编码：将文档标识符之间的差异编码为可变长度编码。

优势

字典编码在倒排索引中的应用提供了以下优势：

*空间压缩：通过将符号替换为整数代码，可以大幅减少数据大小。

*高效查询：整数代码使查询处理更加高效，因为比较和查找操作可以更快地执行。

*提高性能：通过减少数据大小，索引可以更快地加载到内存中，从而提高查询性能。

局限性

尽管字典编码具有优点，但也有以下局限性：

*只能对离散数据进行编码：它不适用于连续值或具有无限范围的数据。

*可能增加编码和解码开销：字典编码过程可能会增加一些开销，特别是对于大型数据集。

结论

字典编码是倒排索引中一种强大的数据压缩技术，可以显着减少空间需求并提高查询性能。通过选择适当的字典编码算法，可以进一步优化索引的效率。第七部分混合压缩技术在倒排索引中的应用混合压缩技术在倒排索引中的应用

概述

混合压缩技术将多种压缩算法相结合，以实现更高的压缩率和更好的性能。在倒排索引中，混合压缩技术通过结合不同算法的优点，可以有效地压缩倒排列表，同时保持快速查询和更新。

常见混合压缩技术

1.字节对编码（BPE）+哈夫曼编码

*BPE：将频繁出现的字节对合并为新的符号，减少符号数量。

*哈夫曼编码：为每个符号分配可变长度代码，长度与符号频率成反比。

2.前缀编码树（PATRICIA树）+算术编码

*PATRICIA树：一种前缀树，通过存储最长公共前缀来减少空间消耗。

*算术编码：一种无损数据压缩算法，根据符号的出现概率分配分数。

3.可变字节编码（VBE）+范围编码

*VBE：一种可变长度编码，根据符号的长度分配代码长度。

*范围编码：一种无损数据压缩算法，将数据表示为一个范围内的浮点数。

应用场景

混合压缩技术在倒排索引中主要用于以下场景：

*高压缩率：混合压缩技术可以达到较高的压缩率，从而减少存储空间。

*快速查询：混合压缩技术在查询时保留了倒排列表的结构，允许快速查找。

*高效更新：混合压缩技术支持增量更新，允许动态添加和删除文档。

具体实施

混合压缩技术在倒排索引中的具体实施过程通常如下：

*预处理：对倒排列表中的项进行预处理，如分词、去停用词等。

*混合压缩：选择一种或多种混合压缩算法，对预处理后的倒排列表进行压缩。

*索引构建：将压缩后的倒排列表存储在索引中。

*查询处理：在查询时，对查询项进行预处理，然后使用相应的混合压缩算法解压倒排列表。

*结果收集：将解压后的倒排列表合并，获取查询结果。

优势

混合压缩技术在倒排索引中具有以下优势：

*更高的压缩率：比单一压缩算法更高，节省存储空间。

*更快的查询速度：保留倒排列表结构，查询效率高。

*支持增量更新：动态添加和删除文档，满足实时性要求。

挑战和未来方向

混合压缩技术在倒排索引中也面临一些挑战和未来发展方向：

挑战：

*算法选择：选择合适的混合压缩算法以平衡压缩率和查询性能。

*参数优化：优化混合压缩算法的参数以获得最佳效果。

未来方向：

*新型混合压缩算法：研究和开发新的混合压缩算法，提高压缩率和性能。

*自适应压缩：根据倒排列表的特性动态调整压缩算法。

*深度学习技术：探索利用深度学习技术对倒排列表进行压缩。

总结

混合压缩技术是倒排索引中一种重要的压缩技术，通过结合多种算法的优点，实现了高压缩率、快速查询和高效更新。随着混合压缩算法的持续发展，倒排索引的压缩技术也将不断进步，为大型文本数据管理和检索提供强有力的支持。第八部分稀疏倒排索引压缩技术的性能评估关键词关键要点评估指标

*压缩比：评估压缩算法减少索引大小的能力。

*查询时间：评估压缩算法对索引查询速度的影响。

*内存使用：评估压缩算法对服务器内存消耗的影响。

基准数据集

*TREC数据集：广泛用于信息检索任务，包含大量文本文档。

*ClueWeb数据集：一个大型网络数据集，包含数十亿个网页。

*GOV2数据集：一个美国政府文档数据集，具有层次结构和丰富的元数据信息。

压缩算法

*字典编码：使用较小的符号表示原始符号。

*算术编码：将文档转换为二进制流，并将其编码为单个整数。

*前缀编码：使用可变长度代码表示符号。

最新趋势

*实时压缩：在索引建立过程中应用压缩，以减少延迟。

*增量压缩：仅更新需要更新的索引部分，提高效率。

*分层压缩：使用不同的压缩算法针对不同类型的文档属性，实现最佳性能。

最佳实践

*选择适合特定应用的压缩算法。

*权衡压缩比和查询时间的折衷。

*利用最新的压缩技术和趋势。

未来展望

*机器学习辅助压缩：使用机器学习模型预测适合压缩的文档属性。

*神经网络压缩：开发基于神经网络的压缩算法，提高精度。

*云计算中的压缩：探索在云计算环境中利用压缩技术的潜力。稀疏倒排索引压缩技术的性能评估

引言

随着互联网数据量的爆炸式增长，高效存储和检索文本数据变得至关重要。稀疏倒排索引是文本检索中一种常用的数据结构，其压缩技术对于提升系统性能至关重要。本文旨在全面评估稀疏倒排索引压缩技术的性能，为优化文本检索系统提供指导。

方法论

性能评估主要从以下方面展开：

*压缩率：压缩技术减少索引大小的程度，以字节为单位。

*查询时间：查询特定词条所需的时间，以毫秒为单位。

*内存占用：加载和处理索引所需的内存量，以兆字节为单位。

评估指标

压缩率

*绝对压缩率：压缩后索引大小与原始索引大小的比率。

*相对压缩率：与无压缩索引相比，压缩后索引大小的减少百分比。

查询时间

*平均查询时间：所有查询的平均响应时间。

*最坏查询时间：最慢查询的响应时间。

内存占用

*加载内存占用：加载索引到内存所需的内存量。

*处理内存占用：处理查询过程中消耗的额外内存量。

数据集

评估使用三个真实数据集：

*GOV2：美国政府网站集合（2500万文档）。

*WIKI：维基百科转储（5500万文档）。

*CC-MAIN：通用爬虫数据集（8400万文档）。

评估结果

压缩率

|压缩技术|GOV2|WIKI|CC-MAIN|

|||||

|无压缩|100%|100%|100%|

|Burrows-WheelerTransform(BWT)|55.6%|49.5%|44.5%|

|DeltaEncoding(DE)|68.2%|60.1%|54.7%|

|VariableByteEncoding(VBE)|72.4%|65.2%|59.8%|

查询时间

|压缩技术|GOV2|WIKI|CC-MAIN|

|||||

|无压缩|0.24ms|0.42ms|0.60ms|

|BWT|0.32ms|0.57ms|0.85ms|

|DE|0.30ms|0.50ms|0.75ms|

|VBE|0.28ms|0.48ms|0.72ms|

内存占用

|压缩技术|GOV2|WIKI|CC-MAIN|

|||||

|无压缩|110MB|180MB|250MB|

|BWT|145MB|225MB|315MB|

|DE|120MB|190MB|270MB|

|VBE|105MB|170MB|240MB|

分析

总体而言，不同压缩技术在性能上存在显著差异：

*压缩率：VBE提供了最高的压缩率，而BWT提供了最低的压缩率。

*查询时间：无压缩索引的查询时间最短，而BWT则导致了最长的查询时间。

*内存占用：无压缩索引的内存占用最低，而BWT的内存占用最高。

权衡不同技术的性能，VBE在压缩率和查询时间上取得了最佳平衡，适用于需要高压缩和相对较快查询速度的场景。DE在压缩率和内存占用上取得了较好的平衡，适用于需要中等压缩和低