デコンプレッション

圧縮（コンプレッション）して格納したデータを、元の形に戻す（伸張する）処理。データベースでは、圧縮した表や索引のデータを読み出して処理するときに行われ、その分のCPUの負荷が生じるため、圧縮するかどうかは記憶容量と処理性能の兼ね合いで判断する。

データベースの物理設計で、表や索引のデータを圧縮して格納すること。記憶容量とディスクの入出力量を減らせるため、大量のデータを扱う分析処理などで効果が大きい一方、圧縮と伸張（デコンプレッション）のためにCPUの負荷が増える。

概念データモデルを、関係モデルなど採用するデータベースの方式に合わせて具体化したデータモデル。関係データベースでは、正規化を行って表、列、主キー、外部キー、制約を定義する。索引や格納方法など、特定の製品や記憶装置に依存する事項は物理設計で決める。

データを記憶装置上のファイルに、どのような構造と順序で格納し、どのようにアクセスするかを決める方式。先頭から順に格納する順編成、キーから格納位置を計算する直接編成、索引を使う索引順編成などがあり、データベースの物理設計ではアクセスの特性に合わせて選ぶ。

大きな表や索引を、値の範囲（レンジ）、値の一覧（リスト）、ハッシュ値などの規則に従って複数の区画（パーティション）に分けて格納する、データベースの物理設計の手法。検索で不要な区画を読み飛ばせるため性能が上がり、古い区画の削除やバックアップなど運用の単位も小さくできる。

同じ値が連続して並ぶデータを、その値と連続する個数（ランの長さ）の組に置き換えて表す可逆圧縮の方式。ランレングス法、ランレングス符号化ともいう。白と黒が長く続くファクシミリの画像や単純な図形には効果が大きいが、値が細かく変わるデータでは容量がかえって増えることもある。

エンコード（符号化）されたデータを、元の形式や再生・表示できる形式に戻すこと。圧縮された音声や映像のデータを展開して再生する処理などを指す。非可逆圧縮では、デコードしても圧縮前のデータと完全には一致しない。