Kompresja ma za zadanie zmniejszenie ilości danych bez utraty zapisanych w nich informacji. Celem niniejszego artykułu jest ukazanie możliwości osiągnięcia, przy niewielkim nakładzie pracy, znacznych korzyści przez zastosowanie kompresji do zbiorów baz danych. W pierwszej części artykułu zanalizowano zbiory baz danych. Zaprezentowano rozkład częstości i zmian częstości występowania symboli oraz liczby wystąpień długich ciągów jednakowych znaków. Analiza ta stanowi uzasadnienie tezy, iż zbiory baz danych są podatne na kompresję. Następnie zostały przedstawione propozycje algorytmów kompresji spełniające warunki narzucane przez specyfikę zbiorów baz danych. Pierwszy - RLE - kodujący długie ciągi jednakowych znaków, drugi - JON - dynamiczna metoda Huffmana i trzeci, stanowiący połączenie dwóch pierwszych. W ostatnim punkcie przeanalizowano skuteczność zaproponowanych algorytmów z użyciem ich do różnych zbiorów baz danych i na podstawie tej analizy oszacowano oszczędności, które można otrzymać. Wyniki świadczą o tym, że warto zastosować algorytmy kompresji w systemach baz danych. (fragment tekstu)