压缩算法gorilla paper encoding原理

目录

引：

IEEE754

浮点数简述

举例

算法原理

工作流程

压缩结构

简要分析

压缩率测试

小结：

2019.5.23更新--源码：

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引：

从之前研究TSM文件格式，发现float类型的value是以facebook的gorilla paper encoding的算法进行压缩。

当时没有去深究，现在把这个算法的详细逻辑给理出来.

这个算法是float的压缩，首先得清楚float的在内存中是如何保存的。

IEEE754

浮点数简述

以64位float为例，下文float都是指64位float

IEEE754规定了float在内存中的存储方法，以 num * 2^n 来描述(num为二进制的1.xxxxx )

符号位顾名思义，正数为0，负数为1

指数位是 n + （2^10 - 1）也就是 n+1023

尾数位就是 num 小数点后面的所有值了。

举例

以数字 2300为例。

其二进制为：100011111100

转化成指数形式：1.00011111100*2^11

指数位就是 11+1023 = 1034， 二进制：10000001010， （指数位基准为1023）

尾数位： 取小数点后面的值 00011111100

剩下的尾数位补0，凑成一共64位

结果：010000001010‬0001111110000000000000000000000000000000000000000000

转换成16进制：‭40A1F80000000000‬

由此可知，float在内存中的存储形式。可以看出来，有效数字普遍靠前。

 

算法原理

工作流程

gorilla paper encoding就是针对这些8字节的float进行压缩的。

这个压缩过程其实就是一个字节流（位流）按照一定格式的不断追加。

详细流程如下

第一个字节置为 0x10, 代表这个算法名字

接着写入第一个数，无压缩，8字节。

写入一个数流程图（从第二个数开始）

在所有数都添加完之后，再添加一个结束的数字

0x7FF8000000000001， not-a-number，代表结束符

最后补全一些位0，使得字节流完整。

 

压缩结构

从流程图可知，添加一个数 就有三种情况：

从第一个数开始是一个完整的8 bytes数，后面的所有树存的都是与上一个数异或得到的delta值。

 

简要分析

存delta值有什么好处？

1. 通过delta值也很容易求出实际值

delta = A^B

那么 B = delta^B

2. 相近的数字(这个相近其实很宽)，异或的delta值 前导0 和 后导0 数量会很多，也就是有效位会很少，提高压缩率

举例：

2300 ， float类型表示为 40A1F80000000000‬

10000， float类型表示为 40C3880000000000‬

这两个数字异或delta = 0062700000000000

二进制‭0000000001100010011100000000000000000000000000000000000000000000‬

前导0， 9个； 后导0， 44个。 有效位数，11。

压缩率测试

写入800个整数，以浮点数形式压缩，实测结果如下：

原始数据类型	数量	数据规律	原始数据size	压缩后数据size	压缩率
INT	800	随机数0~100000	3200 bytes	2156 bytes	67%
INT	800	随机数1000~10000	3200 bytes	1816 bytes	57%
INT	800	起始为10000 每次递增0~500随机数	3200 bytes	1793 bytes	56%

小结：

这篇描述了gorilla paper encoding的算法逻辑，回头看来很简单，一开始从decode代码开始看就很难懂，后来从encode的部分开始看，就通俗易懂了。

有时间的话，自己实现这个压缩算法，做一些数据测试，看看压缩率根据数据的特点最高最低能怎样。

2019.5.23更新--源码：

参考influxdb中的实现，用C语言实现了encode的算法。，已传至github

https://github.com/MrBean818/gorilla-paper-encode