ALP使用自适应编码，加强版的伪小数去编码双进度小数作为整数，如果它们产生于小数，否则就用矢量化压缩小数的前位。它的高速来源于在标量编码的实现，自动矢量化，使用他们FastLanes的库，一个高效的二阶段压缩算法，第一次采样的行组并且矢量化
关键词
无损压缩，浮点压缩，矢量化执行，柱式存储，大数据格式
introduction
数据分析管道比经典的企业数据库操作浮点数更加频繁，经典数据库通常依赖于定点小数（系统通常存储为64位小数）浮点数据也是天然适合与科学和传感器数据，可以有时间分量，产生时间序列。
分析数据系统与大数据格式采用柱状压缩存储，通过通用或轻量级压缩方式构造
轻量级方式，也叫做编码，使用列的类型与领域，比如FOR,Delta,Dictionary,RLE,
前两个用于高基序列，把值编码为一些整数的增量，FOR为相较固定基数的增量，DELTA是之前数值的增量。还只编码小整数到必要的位
然而对于IEEE754的双精度，增量会引入舍入误差，使Delta和FOR不能对原始浮点数据进行压缩
在大数据格式里通用的方法是gzip,Zstd,Snappy,LZ4
LZ4和snappy用更多的压缩率来交换速度，gzip相反，Zstd在中间
通用压缩方式的缺点是他们比轻量级编码在解码上更慢。而且对任何形式都是以块压缩的方式解压
最近，一系列新的浮点压缩方式被提出：Gorilla [38], Chimp and Chimp128 [29], PseudoDecimals (PDE) [31], Patas [24] and Elf [28].
通用的想法是使用异或，不断操作数据流的前一个值，进行异或
如在位的级别上，使用异或多少和加的功能有些类似，但没有舍入的误差
Chimp对数据流中的紧前的一个数进行异或，Chimp128对更早的数进行，只不过代价是额外用7位来产生
异或完后，大多数位为0，Chimp只存储那些不是0的位序列，Pata存储非0字节序列而不是位序列
用压缩率来换更快的解压时间，ELF用数学方法把更多异或位变为0，来提高压缩率，代价是比较低的压缩，解压缩时间
PDE不一样，因为它不依赖异或,它观察到大量值在存储时起先是十进制数，所以它努力去找到原始的十进制数并压缩那个