前面已经简要分析了Infobright的构架，现在来介绍Infobright的工作原理。

粗糙集（Rough Sets）是Infobright的核心技术之一。Infobright在执行查询的时候会根据知识网络（Knowledge Grid）把DP分成三类：

• 　　相关的DP（Relevant Packs），满足查询条件限制的DP
• 　　不相关的DP（Irrelevant Packs），不满足查询条件限制的DP
• 　　可疑的DP（Suspect Packs），DP里面的数据部分满足查询条件的限制

下面是一个案例：

如图所示，每一列总共有5个DP，其中限制条件是A>6。所以A1、A2、A4就是不相关的DP，A3是相关的DP，A5是可疑的DP。那么执行查询的时候只需要计算B5中满足条件的记录的和然后加上Sum（B3），Sum（B3）是已知的。此时只需要解压缩B5这个DP。从上面的分析可以知道，Infobright能够很高效地执行一些查询，而且执行的时候where语句的区分度越高越好。where区分度高可以更精确地确认是否是相关DP或者是不相关DP亦或是可以DP，尽可能减少DP的数量、减少解压缩带来的性能损耗。在做条件判断的使用，一般会用到上一章所讲到的Histogram和CMAP，它们能够有效地提高查询性能。

多表连接的的时候原理也是相似的。先是利用Pack-To-Pack产生join的那两列的DP之间的关系。

比如：SELECT MAX(X.D) FROM T JOIN X ON T.B = X.C WHERE T.A > 6。Pack-To-Pack产生T.B和X.C的DP之间的关系矩阵M。假设T.B的第一个DP和X.C的第一个DP之间有元素交叉，那么M[1,1]=1，否则M[1,1]=0。这样就有效地减少了join操作时DP的数量。

前面降到了解压缩，顺便提一提DP的压缩。每个DP中的64K个元素被当成是一个序列，其中所有的null的位置都会被单独存储，然后其余的non-null的数据会被压缩。数据的压缩跟数据的类型有关，infobright会根据数据的类型选择压缩算法。infobright会自适应地调节算法的参数以达到最优的压缩比。