最近在写自己的学习项目－一个简单的存储引擎(c++)，其中在对于key的压缩算法犹豫了很久,在我查找了很多资料之后找到的适合短字符串压缩的算法,决心使用smaz库的压缩算法，然而对于这个库的介绍资料少之又少,想要整理一部分资料出来
一.smaz库的介绍
基于小对象的压缩算法。由redis作者编写
https://github.com/antirez/smaz 目前应用在redis数据库上面。与传统的压缩算法不同的是，Smaz更适合小对象的压缩，比如几个字节到几十个字节不等。除开字典的硬编码部分，压缩过程和解压过程加起来120行代码，非常的短小精罕，却有不俗的表现。平均测试能够达到40%～50%左右的压缩效果．
smaz的核心只有两部分:
字典的设计
hash函数的设计
const char * Smaz_rcb[254] = {
" ", "the", "e", "t", "a", "of", "o", "and", "i", "n", "s", "e ", "r", " th",
" t", "in", "he", "th", "h", "he ", "to", "\r\n", "l", "s ", "d", " a", "an",
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"s a", "ma", "one", "t t", "or ", "but", "el", "so", "l ", "e s", "s,", "no",
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"pe", " re", "there", "ass", "si", " fo", "wa", "ec", "our", "who", "its", "z",
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" we", "ly", "ee", " n", "id", " cl", "ac", "il", "</", "rt", " wi", "div",
"e, ", " it", "whi", " ma", "ge", "x", "e c", "men", ".com"
};
从这里可以看出，redis作者应该是对于常见的语句单词进行了统计分析，得出来的常用组合
将字符串尽可能的分散，提高查询速率，在压缩的过程中使用了hash算法
h1 = h2 = in[0] << 3;
if (inlen > 1) h2 += in[1];
if (inlen > 2) h3 = h2 ^ in[2];
,其中这个算法的原理并不好弄懂，总之就是计算hash，这个设计应该是与大量的结果有关的，并且能够有一定的独立性.
我在自己项目中的应用，应为我无法推断出输出的缓冲区有多大，所以我将其中的接口进行了改变，使用string 来进行．如果有相关需要可以来使用我的代码
c++的smaz库实现