SQLite 压缩文本历史原型

Simon Willison 提出将文本全部历史版本放入压缩 JSON 数组存入 SQLite，并借助 GPT-5.6 Sol Pro 构建原型验证，压缩效果显著。

• 方案是在 SQLite 表中增加一个 BLOB 列，存放经 zlib 或 Zstandard 压缩的 JSON 字符串数组；另设一个未压缩的 Unix 时间戳 JSON 数组，无需压缩。
• 原型测试显示：1,000 次模拟修订产生 20.4 MB 原始修订文本，经 Zstandard 压缩后仅 80.3 KB，压缩率约 254 倍。
• 为免每次编辑都解压并重新压缩整个数组，系统将历史拆分为多行，每行最多包含 128 个修订或 3MB 未压缩 JSON。
• 作者通过 ChatGPT iPhone 应用的新语音模式与 AI 讨论原型，语音转文字后由 GPT-5.6 Sol Pro 花费 38 分钟生成代码和实验文件。
• 该方案依赖同一文档不同版本间的大量重复文本来实现高压缩，属于简单而有效的轻量级版本历史存储思路。

• The approach works really well!
• 1,000 simulated revisions to a document resulted in 20.4 MB of raw revision text that compressed to 80.3 KB as Zstandard-compressed JSON array.
• To avoid the overhead of decompressing and recompressing the entire array on every edit Sol suggested breaking the history up into multiple rows, with each one containing a maximum of either 128 revisions or 3MB of uncompressed JSON.