数据压缩

PALO 采用 列式存储 模型来组织和存储数据，这种存储模型特别适合分析型负载，能够显著提高查询效率。在列式存储中，表的每一列会独立存储，这为压缩技术的应用提供了便利，从而提高了存储效率。PALO 提供多种压缩算法，用户可以根据工作负载的需求，选择合适的压缩方式来优化存储和查询性能。

为什么需要压缩

在 PALO 中，数据压缩主要有以下两个核心目标：

1. 提升存储效率 压缩可以显著减少数据存储所需的磁盘空间，支持在同样的物理资源上存储更多数据。
2. 优化性能 压缩后的数据体积更小，查询时需要的 I/O 操作更少，从而加速查询响应时间。现代压缩算法的解压速度通常非常快，能够在减少存储空间的同时提升读取效率。

支持的压缩算法

PALO 支持多种压缩算法，每种算法在压缩率和解压速度之间有不同的权衡，可根据需求选择合适的算法：

压缩原理

按列压缩 由于采用列式存储，PALO 能够对表中每一列独立压缩。这种方式提升了压缩效率，因为同一列的数据往往具有相似的分布特性。

压缩前的编码 在压缩数据之前，PALO 会对列数据进行编码（例如字典编码、游程编码等），将数据转换为更适合压缩的形式，从而进一步提升压缩效率。

按页压缩 PALO 采用 页（Page） 级别的压缩策略。每一列的数据会被分成多个页，每个页内的数据会独立进行压缩。通过按页压缩，PALO 能够高效地处理大规模数据集，同时保证高效的压缩率和解压性能。

可配置的压缩策略 用户可以在创建表时指定需要使用的压缩算法。这种灵活性使用户可以根据具体工作负载，在压缩效率和性能之间做出最佳选择。

影响压缩效果的因素

虽然不同的压缩算法有不同的优缺点，但压缩的效果不仅仅依赖于选择的算法，还受以下因素的影响：

数据的序列性（Order of Data）

数据的顺序对于压缩效果有重要影响。对于具有高序列性的列（例如时间戳或连续数值列），压缩算法通常能够获得更好的效果。数据的顺序越有规律，压缩算法在压缩时可以识别出更多的重复模式，从而提升压缩比。

数据的重复度（Data Redundancy）

数据列中重复值越多，压缩效果越明显。例如，使用字典编码对重复值进行编码能够显著降低存储空间。而对于没有明显重复的数据列，压缩效果可能不如预期。

数据的类型（Data Type）

数据的类型也会影响压缩效果。通常，数值类型的数据（如整数和浮点数）比字符串类型的数据更容易压缩。对于浮动范围较大的数据类型，压缩算法的效果可能会受到影响。

列的长度（Column Length）

列中数据的长度也会影响压缩效果。较短的列通常比长列更容易压缩，因为压缩算法在较短数据块上能够更高效地找到重复模式。

空值（Nulls）

列中空值的比例较高时，压缩算法可能会更有效，因为压缩算法会将这些空值作为一种特殊的模式进行编码，减少存储空间。

如何选择合适的压缩算法

选择合适的压缩算法需根据工作负载特性：

• 对于 高性能实时分析 场景，推荐使用 LZ4 或 Snappy。
• 对于 存储效率优先 的场景，推荐使用 ZSTD 或 Zlib。
• 对于需要兼顾速度和压缩率的场景，可选择 LZ4F。
• 对于 归档或冷数据存储 场景，建议使用 Zlib 或 LZ4HC。

在 PALO 中设置压缩

创建表时，可以通过设置压缩算法来指定存储数据的压缩方式：

1CREATE TABLE example_table (
2    id INT,
3    name STRING,
4    age INT
5)
6DUPLICATE KEY(id)
7DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10
8PROPERTIES (
9    "compression" = "zstd"
10);