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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利面向嵌入式数据库的数据智能化压缩方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116841973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310830705.5，技术领域涉及：G06F16/174；该发明授权面向嵌入式数据库的数据智能化压缩方法及系统是由张昊然;王宏志;丁小欧;杨东华;左德承设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向嵌入式数据库的数据智能化压缩方法及系统在说明书摘要公布了：面向嵌入式数据库的数据智能化压缩方法及系统，涉及数据压缩技术领域，针对现有技术中嵌入式数据库无法适配不同环境，导致压缩速度慢的问题，本申请能对不同场景和系统状况进行分类和识别，并在这之后自动选择需要的压缩算法，并在需要时自动解压缩，可以适应多种使用环境，提高了嵌入式数据库针对不同环境下的压缩速度，并能后智能化判断压缩时机，如物联网设备、手机、个人电脑等设备环境，并根据这些环境下的资源数量进行适配调整，以实现嵌入式数据库的智能化压缩和解压缩，最终达到节约存储资源空间、提高资源利用率、加快网络传输速度的目的。

本发明授权面向嵌入式数据库的数据智能化压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向嵌入式数据库的数据智能化压缩方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：检测当前CPU、内存和硬盘使用情况，若CPU及内存中任一项的使用率超过70%，则不进行压缩，若CPU及内存的使用率均未超过70%，则进行压缩，并执行步骤二；步骤二：判断当前是否存在嵌入式数据库连接，若当前没有嵌入式数据库连接，则连接嵌入式数据库，若当前存在嵌入式数据库连接，则对每一个嵌入式数据库发送信息，询问嵌入式数据库当前的事务状态和限制，针对正在进行事务的嵌入式数据库或存在数据修改限制的数据库，不进行压缩，否则，进行压缩，并执行步骤三；步骤三：针对进行压缩的嵌入式数据库，首先将嵌入式数据库中每个表最近的使用事务进行统计，若表中包含超过100个与数据相关的事务内，从未访问过的数据，则将该表记为不常用的表，然后对每个不常用的表中的数据使用K-Means算法，进行主键或时间戳的分类，将每一个表分为不同的数据集合；步骤四：将步骤三中得到的每个数据集合进行数据层面的特征评估，并根据评估结果选取需要进行压缩的数据集合；所述步骤四具体为：将上一次嵌入式数据库的读操作事务指标值设置为每超过10个事务数未读操作则增加1，将上一次嵌入式数据库的写操作事务指标值设置为每超过10个事务数未写操作则增加1，将数据本身的结构中，结构规律的指标值记为1，结构不规律的指标值记为0，将读操作的权重设置为1、写操作的权重设置为2，数据本身的结构权重设置为1，将所有指标值乘以它的权重得到一个数据集合的总权重值，将所有数据集合的总权重值从高到低进行排序，选取总权重值最高的数据集合进行数据压缩；步骤五：使用Q学习作为选择压缩算法的方式，将当前CPU、内存和硬盘使用情况作为Q学习的状态输入，将选择的压缩算法作为输出，使用压缩后嵌入式数据库的吞吐率提升量和占用的资源的减少量计算奖励，通过每次的迭代获取压缩算法；步骤六：通过步骤五选择的压缩算法对步骤四得到的数据集合进行压缩；所述步骤五中使用Q学习作为选择压缩算法的方式具体为：当CPU或内存使用率达到50%以上而低于70%时，选择轻量级的压缩算法；当CPU和内存使用率均低于50%时，且硬盘使用率低于50%时，则选择轻量级压缩算法，若硬盘使用率不低于50%时，则选择重型压缩算法；当硬盘使用率达到95%以上时，此时将忽略CPU和内存使用率，直接使用重型算法对硬盘中的数据进行快速压缩。

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