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Teradata 在处理数据压缩和存储优化方面采用了一系列技术和策略，以提高数据的存储效率和查询性能。以下是一些 Teradata 处理数据压缩和存储优化的常见方法：
数据压缩：Teradata 提供了多种数据压缩技术，包括列压缩、字典压缩、块压缩等。这些压缩技术可以有效地减少数据存储的空间，提高数据的存储效率。
数据分区：Teradata 支持数据分区技术，可以将数据按照特定的规则进行分区存储，以提高查询性能和减少数据检索的时间。
数据索引：Teradata 使用索引来加速数据检索操作，同时还可以对索引进行优化和压缩，以提高查询性能和降低存储空间的使用。
数据统计：Teradata 通过收集数据统计信息来优化查询计划，确保查询能够以最有效的方式执行，同时还可以减少数据访问的次数，从而提高查询性能。
数据归档和压缩：Teradata 支持数据归档和压缩技术，可以将不经常访问的数据进行归档存储，并对归档数据进行压缩，以减少存储空间的占用。
总的来说，Teradata 通过综合运用数据压缩、存储优化、索引、分区、统计等技术和策略，可以实现对数据的高效存储和查询，从而提高数据处理的性能和效率。
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