二进制数据的压缩存储主要采用无损压缩和有损压缩技术，结合具体应用场景选择合适方案。以下是关键要点：
一、压缩技术分类
无损压缩 - 特点：
压缩后数据可完全恢复为原始数据，适用于需要保留完整信息的场景。 - 常见算法：
- Huffman编码：通过变长编码表优化高频字符，减少存储空间。 - Lempel-Ziv-Welch （LZW）：建立动态字典替换重复序列，适用于文本和二进制数据。 - Deflate：结合Huffman编码和LZ77算法，广泛用于ZIP等格式。2. 有损压缩
- 特点：压缩过程中会丢失部分数据，但可通过近似算法恢复，适用于对精度要求不高的场景（如图像、音频）。 - 典型方法：
- 算术编码：通过概率模型压缩数据，压缩率较高但可能引入误差。 - 游程编码+霍夫曼编码：先压缩连续重复值，再优化编码表。 二、数据库与存储系统中的压缩
OrientDB：支持对二进制字段启用压缩（`compressed=true`），自动处理压缩与解压缩过程。- PHP：使用`gzcompress（）`/`gzuncompress（）`进行压缩，或结合`base64_encode（）`实现编码压缩。 三、选择建议
优先无损压缩：若数据完整性至关重要（如数据库记录、源代码），选择Huffman、LZW等算法。- 权衡压缩率与精度：对图像、视频等可接受一定精度损失的数据，使用算术编码或有损算法。通过合理选择压缩技术，可显著提升二进制数据的存储效率。