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作者面对的是大数据环境下[[数据草图算法]]的存储效率问题。具体问题包括：
# 存储成本问题：在大规模数据处理中，数据草图算法虽然减少了计算负担，但存储草图本身仍然需要一定的存储空间，这在[[企业级应用]]中可能导致显著的成本。
# 压缩效率问题：现有的[[数据草图压缩]]方法可能没有充分利用数据的统计结构，导致压缩后的数据尺寸没有达到理论上的最优压缩率，即接近草图算法定义的随机过程的熵下界。
# 压缩与功能保留的平衡问题：在追求数据草图的高效压缩的同时，需要保证压缩方法不会损失草图算法的准确性和合并性，以支持大数据流的精确查询和分析。