Datenkomprimierung neu gedacht

In dieser Session wird Virtual vorgestellt – ein leichtgewichtiges, korrelationsbewusstes Kompressionsverfahren für tabellarische Daten in Data Lakes. Virtual erkennt automatisch funktionale Zusammenhänge zwischen Spalten (functions) und nutzt diese zur effizienten Datenkomprimierung. Dies ermöglicht signifikante Speicherreduktionen bei minimalem Einfluss auf die Scan-Performance. Die Lösung integriert sich nahtlos in bestehende Open-Source-Formate wie Parquet und ist ideal für moderne Datenarchitekturen.