数据压缩技术可极大程度地节约存储空间耗费，然而尚有许多人并不明晰究竟哪些数据更适宜于进行压缩，并且也不清楚该以怎样的方式去将压缩效果实现最大化 。
压缩原理基础
消除冗余乃是数据压缩的关键所在，当字段里的数值长时间维持不变，像状态码或者类型标识那样，系统会把它认定为重复模式并以简短符号予以替代，与之形成对照的是，频繁变动的坐标数据或者测量值由于缺失规律性，其压缩效率会显著降低。
字段数据类型对压缩率有着直接的影响效果，文本字段里存在的重复词汇，整型字段涵盖的枚举数值体现，日期字段具有的规律时间戳的情况，均可借助字典编码达成高效压缩的状况，然而浮点型以及双精度字段鉴于精度方面有着较高的要求所在，细微的数值之间存在的差异都会被当做独立的数据进行对待，致使压缩率要想得到提升是存在困难的。
数据类型的影响
实验得出的数据表明，整数字样的字段所具备的压缩比率，一般而言能够达成浮点类型字段的1.8倍之上 ，比如说存在于人口统计范畴里的年龄字段，鉴于其数值涵盖的范围存在一定约束条件同时重复的概率较高，在进行压缩操作期间仅仅需要存储数值的范围以及出现了多少次的频次 ，日期字段则能够借助时间所拥有的连续性 ，只是记录起始时刻和固定的间隔 。
文本压缩的效果，是由内容特征来决定的。法律文书当中的固定术语，比社交媒体动态更加容易被压缩。2018年的时候，亚马逊的技术报告里面讲了，相同的算法，对于合同文本的压缩率能够达到70%，然而对于随机推文的压缩率仅仅只有25% 。
数据规模的重要性
那些针对大型数据集才会凸显出出众效果的压缩技术，美国地质调查局曾把85GB的地形数据予以压缩得到32GB，于是节省了总量为62%的存储空间，在处理超出1TB的卫星影像库之际，压缩这种做法不但能够削减本地存储方面的压力，而且更还能减低云存储传输的时候所产生的成本 。
微小中型的数据集借助批量压缩也能够产生可观收益，某市政府把分散的200个区域规划文件，这些文件总计15GB，进行统一压缩，之后容量降低到6.2GB，使得它能够完整地存储在移动设备里，这种方案格外适合那些需要频繁开展数据分发的机构。
实际应用案例
管理人口普查数据，展现出了压缩技术的实用价值，美国人口普查局把8.9GB的区块数据压缩成3.4GB，从而能够刻录到标准DVD里进行分发，这样的处理，既保证了数据完整性，又解决了物理媒介的容量限制。
于建筑范畴里，卡尔加里市存有把建筑物要素类从48MB压缩至12MB的实例，此实例彰显出分辨率调整跟压缩相联合的潜力，在这个案例当中，工作人员先是把数据精度从0.1毫米调整成1米，而后施行压缩，最终达成75%的容量优化。
分辨率优化策略
存储分辨率的设置常常被人忽视，然而它却能够直接对压缩效果造成影响。要是地理数据以过高的精度进行存储，那么就会产生大量没有作用的小数位。这些冗余的信息会对压缩效率产生严重的制约。英国测绘局给出建议，在数据采集的阶段就要依据实际的用途来确定恰当的分辨率。
可通过批量重处理，使高精度且已然存在的数据得到优化，澳大利亚国土部门于2020年把全省地形数据存储从毫米级调整成厘米级，使得后续压缩率提高40%，这种方法对历史档案数据的数字化保存极为适合。
技术选择考量
对文件地理数据库进行压缩，虽具备有效性，然而却不是唯一的解决办法。将结合分辨率调整的预处理方案予以采用，通常能够获取到更为优良的效果。加拿大环境部在针对气象数据展开处理时，先是对温度值开展整数化处理，随后再施行压缩，最终使得数据集体积缩小至原本大小的28% 。
决策者要综合评估数据运用场景，针对有着最高精度要求的科研数据可思考采用有损压缩，对于像法律文书这类敏感信息则应当挑选无损压缩，德国某个研究机构开展的测试显示，合理的技术组合能够让存储成本降低超过60% 。
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