编码方式
基本编码方式
为了提高数据的存储效率，需要在数据写入的过程中对数据进行编码，从而减少磁盘空间的使用量。在写数据以及读数据的过程中都能够减少 I/O 操作的数据量从而提高性能。IoTDB 支持多种针对不同类型的数据的编码方法：
- PLAIN 编码（PLAIN）
PLAIN 编码，默认的编码方式，即不编码，支持多种数据类型，压缩和解压缩的时间效率较高，但空间存储效率较低。
- 二阶差分编码（TS_2DIFF）
二阶差分编码，比较适合编码单调递增或者递减的序列数据，不适合编码波动较大的数据。
- 游程编码（RLE）
游程编码，比较适合存储某些数值连续出现的序列，不适合编码大部分情况下前后值不一样的序列数据。
游程编码也可用于对浮点数进行编码，但在创建时间序列的时候需指定保留小数位数（MAX_POINT_NUMBER，具体指定方式参见本文 SQL 参考文档）。比较适合存储某些浮点数值连续出现的序列数据，不适合存储对小数点后精度要求较高以及前后波动较大的序列数据。
游程编码（RLE）和二阶差分编码（TS_2DIFF）对 float 和 double 的编码是有精度限制的，默认保留 2 位小数。推荐使用 GORILLA。
- GORILLA 编码（GORILLA）
GORILLA 编码是一种无损编码，它比较适合编码前后值比较接近的数值序列，不适合编码前后波动较大的数据。
当前系统中存在两个版本的 GORILLA 编码实现，推荐使用GORILLA，不推荐使用GORILLA_V1（已过时）。
使用限制：使用 Gorilla 编码 INT32 数据时，需要保证序列中不存在值为Integer.MIN_VALUE的数据点；使用 Gorilla 编码 INT64 数据时，需要保证序列中不存在值为Long.MIN_VALUE的数据点。
- 字典编码 （DICTIONARY）
字典编码是一种无损编码。它适合编码基数小的数据（即数据去重后唯一值数量小）。不推荐用于基数大的数据。
- 频域编码 （FREQ）
频域编码是一种有损编码，它基于变换编码的思想，将时序数据变换为频域，仅保留部分高能量的频域分量，以少许的精度损失为代价大幅提高空间效率。该编码适合于频域能量分布较为集中的数据（特别是具有明显周期性的数据），不适合能量分布均匀的数据（如白噪声）。
频域编码在配置文件中包括两个参数：
freq_snr指定了编码的信噪比（与标准均方根误差的关系为），该参数增大会同时降低压缩比和精度损失，请根据实际应用的需要进行设置；freq_block_size指定了编码进行时频域变换的分组大小，推荐不对默认值进行修改。参数影响的实验结果和分析详见设计文档。
- ZIGZAG 编码
ZigZag编码将有符号整型映射到无符号整型，适合比较小的整数。
- CHIMP
CHIMP 是一种无损编码。它是一种新的流式浮点数据压缩算法，可以节省存储空间。这个编码适用于前后值比较接近的数值序列，对波动小和随机噪声少的序列数据更加友好。
使用限制：如果对 INT32 类型数据使用 CHIMP 编码，需要确保数据点中没有 Integer.MIN_VALUE。 如果对 INT64 类型数据使用 CHIMP 编码，需要确保数据点中没有 Long.MIN_VALUE。
数据类型与编码的对应关系
前文介绍的五种编码适用于不同的数据类型，若对应关系错误，则无法正确创建时间序列。数据类型与支持其编码的编码方式对应关系总结如下表所示。
| 数据类型 | 支持的编码 |
|---|---|
| BOOLEAN | PLAIN, RLE |
| INT32 | PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ, ZIGZAG |
| INT64 | PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ, ZIGZAG |
| FLOAT | PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ |
| DOUBLE | PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ |
| TEXT | PLAIN, DICTIONARY |
当用户输入的数据类型与编码方式不对应时，系统会提示错误。如下所示，二阶差分编码不支持布尔类型：
IoTDB> create timeseries root.ln.wf02.wt02.status WITH DATATYPE=BOOLEAN, ENCODING=TS_2DIFF
Msg: 507: encoding TS_2DIFF does not support BOOLEAN