[论文解读] Text Compression and Superfast Searching

Udayan Khurana, Anirudh Koul|ArXiv.org|May 23, 2005

Algorithms and Data Compression参考文献 8被引用 7

一句话总结

本文提出了一种新颖的文本压缩方案，可在实现70–80%高压缩率的同时，直接在压缩数据上实现超高速搜索，打破了传统上压缩率与搜索效率之间的权衡。该方法采用混合压缩与索引技术，使搜索操作速度相比未压缩文本提升高达85%，证明了更高的压缩率可带来更快的搜索性能。

ABSTRACT

In this paper, a new compression scheme for text is presented. The same is efficient in giving high compression ratios and enables super fast searching within the compressed text. Typical compression ratios of 70-80% and reducing the search time by 80-85% are the features of this paper. Till now, a trade-off between high ratios and searchability within compressed text has been seen. In this paper, we show that greater the compression, faster the search. This finds applicability in so many places where data as natural language text is present.

研究动机与目标

• 解决长期存在的高文本压缩率与压缩数据中高效可搜索性之间的权衡问题。
• 开发一种支持无需解压缩整个文本即可实现超高速搜索的压缩方案。
• 在信息检索和文本处理等实际应用中实现，这些应用对存储效率和快速查询响应至关重要。
• 证明更高的压缩率可带来更快的搜索性能，挑战传统假设。

提出的方法

• 作者提出一种混合压缩技术，结合无损压缩与优化的索引结构，以实现快速随机访问。
• 该方法结合词汇分析与结构分析，识别并编码自然语言文本中的重复与可预测模式。
• 在压缩的同时并行构建压缩索引，使直接在压缩表示上执行搜索操作成为可能。
• 索引通过使用压缩后缀数组或类似结构，支持模式匹配与子串搜索。
• 利用专为压缩格式设计的模式匹配算法，在压缩数据上直接执行搜索操作。
• 系统设计旨在最小化解压缩开销，使查询可在无需完全解压缩的情况下完成。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否存在一种文本压缩方案，可在实现高比率压缩的同时，仍能实现无需解压缩的快速搜索？
• RQ2 是否提高压缩率本身可提升搜索性能，与传统认知相反？
• RQ3 何种索引机制可高效集成到无损压缩中，以支持超高速搜索？
• RQ4 与传统压缩与搜索处理流程相比，该方法在时间和空间效率方面表现如何？
• RQ5 通过创新的压缩与索引设计，能否彻底消除压缩率与可搜索性之间的权衡？

主要发现

• 所提出的压缩方案实现了70–80%的典型压缩率，显著降低了存储需求。
• 与在未压缩文本上搜索相比，搜索时间减少了80–85%，表现出超高速性能。
• 该方法打破了传统上压缩率与可搜索性之间的权衡，表明更高的压缩率可实现更快的搜索。
• 系统支持在压缩数据上直接进行搜索，无需完全解压缩，从而降低了I/O与内存开销。
• 压缩与索引的集成使在压缩域中实现高效随机访问与模式匹配成为可能。
• 结果表明，该压缩与索引技术具有可扩展性，适用于大规模自然语言文本处理。