コンプレッション

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。

圧縮（コンプレッション）して格納されたデータを、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負荷が生じるため、圧縮の採否は記憶容量と処理性能の兼ね合いで判断する。

ファイル内のレコードを記憶媒体上にどのように配置し、どうアクセスするかの方式。先頭から順に並べる順編成、キーから格納位置を計算する直接編成、索引を併せ持ち順次と直接の両方でアクセスできる索引順編成、区分編成などがある。データベースの物理設計では、順次処理と特定のキーによる直接アクセスのどちらが多いかに合わせて選ぶ。

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。

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。

データを圧縮したとき、圧縮後のデータ量が圧縮前のデータ量に対してどの程度になったかを表す割合。圧縮後の量を圧縮前の量で割った値で表すことが多く、この場合は値が小さいほどよく圧縮できたことを示す。非可逆圧縮では、圧縮の度合いを高めるほど画質や音質が劣化する。