当今快速增长的数据量对现代数据管理和分析在空间和时间方面提出了紧迫的挑战。 本研究主要针对同态压缩数据库解决方案，希望从空间和时间维度解决这一系列问题。我们以文本数据为例进行展示，面对现有压缩文本处理方案支持的操作类型有限、效率低、占用空间高等限制，我们通过提出同态压缩理论来解决这些问题，能够对具有压缩处理能力的算法进行泛化和表征。在此基础上，我们开发了 HOCO，一个高效的文本数据管理引擎，支持对压缩文本的多种处理任务。 我们选择了三种有代表性的压缩方案，并在 HOCO 中结合同态进行了实现。