查看 https://github.com/philipl/inferencefs/ 获取最新的无数据文件系统！πfs：再也不必担心数据了！πfs 是一种革命性的新文件系统，它不在硬盘上浪费空间存储数据，而是将数据存储在 π 中！你将永远不会用完空间 – π 保存了所有可能存在的文件！他们说 100% 压缩是不可能的？你正在看着它！πfs 是非常简单的构建：首先，你必须在系统中安装 autoconf、automake、libfuse 包。例如，如果你有 Debian，请尝试：sudo apt-get install autotools-dev sudo apt-get install automake sudo apt-get install libfuse-dev ./autogen.sh ./configure make make install πfs 使用起来也非常简单：πfs -o mdd=<metadata directory> <mountpoint>，其中 metadata directory 是 πfs 应该存储其元数据（如文件名或文件在 π 中的位置）的地方，mountpoint 是你通常的文件系统挂载点。π 和我的数据有什么关系？π（或 pi）是数学中最重要的常数之一，具有多种有趣的属性（你可以在维基百科上了解更多）。π 被推测具有的一种特性是它是正常的，也就是说，它的数字是均匀分布的，这意味着它是一个析取序列，意味着所有可能的有限数字序列都将在其中某处出现。如果我们在基数16（十六进制）中考虑 π，很明显如果这个猜想是真的，那么所有可能的有限文件必定存在于 π 中。关于这一观察的最早记录可以追溯到 2001 年。从这里来看，如果 π 包含所有可能的文件，为什么我们还要浪费 Exabyte 的空间来存储这些文件，而我们可以直接在 π 中查找它们？每个可能存在的文件？没错！你曾创建的每个文件，或者其他人曾创建或将要创建的任何文件！版权侵犯？只是一串 π 的数字！它们一直在那里！但是我怎么在 π 中查找我的数据？只要你知道文件在 π 中的索引和长度，使用 Bailey–Borwein–Plouffe 公式提取文件是一个简单的任务。同样，你可以使用公式来初步找到你的文件的索引。现在，我们都知道在 π 中查找一长串数字可能需要一段时间，因此出于实际原因，我们应该将文件分成更小的块，以便更容易找到。在这个实现中，为了最大化性能，我们将文件的每个单独字节分开考虑，并在 π 中查找它。因此，我在 π 中查找了我的字节，但是我怎么记住它们在哪里？嗯，你显然得把它们写下来；你可以用一张纸，但想想我们通过将数据移到 π 中节省的所有存储空间？我们为什么不在这里存储文件位置呢！更棒的是，我们文件在 π 中的位置是元数据，正如我们所知，元数据在我们所做的所有事情中变得越来越重要。产生这么多元数据的感觉不错吧？为什么要浪费时间处理老式数据，当你可以处理元数据，而且是大量的元数据！是的，但如果我丢失了我的文件位置怎么办？没问题，位置只是元数据！你的文件仍然在那里，坐在 π 中 - 它们永远不会消失，不是吗？这个东西为什么这么慢？我花了五分钟存储一个 400 行的文本文件！好吧，这只是一个初步原型，别担心，总会有摩尔定律的！接下来我们该从哪里去？未来有很多潜力！可变长度搜索和查找！算术编码！可并行化的查找！基于云的 π 查找！πfs for Hadoop！