GaussDB不同存储引擎架构下的压缩技术特点
通过之前的讨论，我们对数据库压缩解决方案的方向有了初步的认识。那么，数据库压缩方式有哪些实现方式呢？下面将摘取几个技术要点进行分析，并结合GaussDB存储内核原理列举几个优势用例。
在当前主流数据库系统中，存储引擎的组织方式多样，包括堆组织表和索引组织表，它们基于不同的存储原理，如B-树结构、LSM-Tree结构，以及追加更新和原地更新等关键技术，构成了存储引擎架构的核心。
这些技术究竟是如何与压缩技术相结合的呢？
对于堆组织表，数据库以页为单位（如8KB）分配存储空间，并按照数据写入顺序将行存储在页内。一个表空间内可以关联多个页面，使得整体表空间大小保持稳定；索引结构，通常采用B-树或B+树，用于关联堆表中的每行数据，不仅存储索引键，还存储行指针，使得数据长度相对较小。堆组织表和普通索引结构，如下图2所示。
堆组织表和普通索引结构
相比之下，索引组织表采用索引排序的方式存储，如图3所示，树结构的叶子节点不仅存放索引键，还存储主键，使得数据长度相对较长，对查询更为友好。但在大量数据插入时，需要寻址且产生大量随机写，可能导致数据写入过程缓慢。
索引组织表的结构
而LSM-Tree结构是由核心的memtable和SSTFile组成的多层架构，对业务数据导入非常高效。数据的增、删、改操作，首先以追加的方式更新到memtable，随后通过Flush和Compaction操作进行SSTFile的归并。
LSM-Tree结构及合并过程
这一过程中，如图4所示，涉及不同层级SSTFile的归并排序，导致大量的I/O操作和CPU计算。特别是在大量更新和删除操作后，Compaction操作会导致存储空间膨胀，以及I/O和CPU资源的波动性消耗。这是由于Compaction操作需要先申请新的SSTFile，完成数据归并后再删除旧的SSTFile，这意味着存储空间需求可能会超出原有数据占用空间，甚至翻倍。
在存储空间受限的场景下，基于LSM-Tree的压缩方案的压缩率难以确定，因为存储空间是持续动态变化的，而存储成本应包括空间占用的最大值。
主流的存储引擎各有千秋，特定场景下，各自也都存在着一定的局限性。那么，平衡业务系统中的多方面影响因素，如提升存储利用率、减轻频繁改造的压力，是解决业务场景困境的关键。
若压缩方案仅依据数据驻留于内存或硬盘来决定压缩与否，那么在处理超大数据量时，虽然压缩可以节省存储空间，但数据解压后载入内存，可能会导致业务读写性能下降，进而增加内存膨胀的风险。
那么，保持数据在内存和硬盘上的形态一致，应该是一个有效的解决方案，但很可能数据的压缩也会直接影响业务读写性能。
为了降低对业务的影响，我们需要分析业务的特征，而在众多业务场景中，具备的共性是数据的生命周期特点。在线业务数据具备冷热特征，随时间推进，数据的读写热度会逐渐降低，需要从新的角度审视业务性能、系统稳定性、数据压缩率等方面的均衡。
GaussDB的高级压缩特性提供了冷热数据分离策略，可以在不影响业务热数据读写性能的前提下，合理压缩冷数据，从而提高整体存储利用率。这是一种在业务性能影响、存储空间和系统稳定性之间取得平衡的解决方案。
