在pg中，行不能跨页存储，为了存储更大的行，pg使用Toast技术将行压缩成更小的块。关于Toast我在之前的文章有介绍过，pg使用固定的页面大小（通常为8kb），并且不允许跨页存储。因此，单行不能直接存储很大的字段值。为了克服这个限制，大字段被压缩或分解成多个物理行。
Toast的压缩采用lz字典压缩算法，
源码可见：
https://git.postgresql.org/gitweb/?p=postgresql.git;a=blob;f=src/common/pg_lzcompress.c
感兴趣的可以看看。
在13.0以前，我们没办法选择如何压缩数据，因为只有一种算法可以压缩PostgreSQL中的数据，那就是pglz。但是14.0版本提供了可配置的lz4 TOAST压缩特性，将会允许我们选用LZ4作为Toast的压缩算法。
commit见：
https://git.postgresql.org/gitweb/?p=postgresql.git;a=commit;h=bbe0a81db69bd10bd166907c3701492a29aca294
接下来我们来看一下这个特性。注：接下来演示的内容在centos7系统下操作。
1、下载14.0版本的源码，执行./configure --help | grep LZ4， 可以看到该版本提供了lz4支持，参数是--with-lz4
./configure --help | grep LZ4--with-lz4 build with LZ4 supportLZ4_CFLAGS C compiler flags for LZ4, overriding pkg-configLZ4_LIBS linker flags for LZ4, overriding pkg-config复制
2、使用--with-lz4参数进行配置。
sudo ./configure --prefix=/usr/local/postgresql --with-lz4复制
报错：
configure: error: Package requirements (liblz4) were not met:
No package 'liblz4' found
原因是缺少liblz4依赖包。
3、安装liblz4相关包。
sudo yum install epel-releaseyum install lz4sudo yum install lz4-devel复制
4、编译安装。
sudo make world ; sudo make install复制
5、添加用户和组。
sudo useradd postgressudo groupadd postgres# 修改postgres用户密码sudo passwd postgres复制
6、创建data目录，并修改权限。
sudo mkdir usr/local/postgresql/datasudo chown postgres usr/local/postgresql/datasudo chgrp postgres usr/local/postgresql/data复制
7、初始化集群。
su postgres/usr/local/postgresql/bin/initdb -D usr/local/postgresql/data复制
8、启动服务器。
usr/local/postgresql/bin/pg_ctl -D usr/local/postgresql/data -l usr/local/postgresql/data/logfile start复制
9、登陆。
psql -U postgres -h 127.0.01 -p 5432 -d postgres复制
10、安装好带有zl4支持的14.0版本后，让我们创建两个表:一个使用默认压缩，另一个使用新的LZ4压缩:
create table t1 ( a text );create table t2 ( a text compression LZ4 );复制
可以看到t1和t2表的TOAST策略都为extended, 即允许压缩和行外存储。但是t1表的Compression算法是pglz，t2表的compression是lz4。
11、接下来，我们分别往两张表中新增一些数据。
postgres=# \timing onTiming is on.postgres=# insert into t1(a) select lpad('a',1000000,'a') from generate_series(1,1000);INSERT 0 1000Time: 5488.684 ms (00:05.489)postgres=# insert into t2(a) select lpad('a',1000000,'a') from generate_series(1,1000);INSERT 0 1000Time: 595.999 ms复制
可以发现t2插入更快。来看下两张表的toast表。
postgres=# select oid,relname from pg_class where oid in (select reltoastrelid from pg_class where relname in ('t1','t2') );oid | relname-------+----------------16397 | pg_toast_1639416402 | pg_toast_16399(2 rows)Time: 0.606 mspostgres=# select pg_size_pretty(pg_relation_size('pg_toast.pg_toast_16394'));pg_size_pretty----------------12 MB(1 row)Time: 0.349 mspostgres=# select pg_size_pretty(pg_relation_size('pg_toast.pg_toast_16399'));pg_size_pretty----------------4000 kB(1 row)postgres=# select count(*) from pg_toast.pg_toast_16394;count-------6000(1 row)Time: 0.894 mspostgres=# select count(*) from pg_toast.pg_toast_16399;count-------2000(1 row)Time: 0.463 ms复制
可以看到lz4不仅速度更快，而且压缩效果也更好。
12、其他用法。
查看默认的压缩策略。
postgres=# show default_toast_compression ;default_toast_compression---------------------------pglz(1 row)Time: 0.156 ms复制
修改默认压缩策略。
postgres=# show default_toast_compression ;default_toast_compression---------------------------pglz(1 row)Time: 0.156 mspostgres=# SET default_toast_compression TO lz4;SETTime: 0.163 mspostgres=# show default_toast_compression ;default_toast_compression---------------------------lz4(1 row)Time: 0.163 ms复制
修改具体表的某个列的压缩策略。
postgres=# ALTER TABLE t2 ALTER COLUMN a SET COMPRESSION pglz;ALTER TABLETime: 4.005 mspostgres=# \d+ t2Table "public.t2"Column | Type | Collation | Nullable | Default | Storage | Compression | Stats target | Description--------+------+-----------+----------+---------+----------+-------------+--------------+-------------a | text | | | | extended | pglz | |Access method: heappostgres=#复制
其他
其实压缩是一个比较宽范的话题，可以从好几个维度去讨论。
比如上文我们讲的列压缩技术Toast，也可以是文件系统级别的zfs压缩，以及TimescaleDB里的时间序列数据压缩（可参见：https://docs.timescale.com/timescaledb/latest/how-to-guides/compression/）等等。
但是对于所有的压缩，其实就是在节省空间与耗费额外的cpu资源之间做权衡。而存储空间通常又是最便宜的资源......所以说压缩不一定就是有益的，要视情况而定。
参考：https://blog.dbi-services.com/postgresql-14-lz4-compression-for-toast/
https://www.enterprisedb.com/blog/configurable-lz4-toast-compression
https://docs.timescale.com/timescaledb/latest/how-to-guides/compression/
