编码和压缩

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. CHIMP 编码

   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。

8. SPRINTZ 编码

   SPRINTZ编码是一种无损编码，将原始时序数据分别进行预测、Zigzag编码、位填充和游程编码。SPRINTZ编码适合差分值的绝对值较小（即波动较小）的时序数据，不适合差分值较大（即波动较大）的时序数据。

9. RLBE 编码

   RLBE编码是一种无损编码，将差分编码，位填充编码，游程长度，斐波那契编码和拼接等编码思想结合到一起。RLBE编码适合递增且递增值较小的时序数据，不适合波动较大的时序数据。

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	最佳的编码（默认）	支持的编码
BOOLEAN	RLE	PLAIN, RLE
INT32	TS_2DIFF	PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, ZIGZAG, CHIMP, SPRINTZ, RLBE
INT64	TS_2DIFF	PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, ZIGZAG, CHIMP, SPRINTZ, RLBE
FLOAT	GORILLA	PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, CHIMP, SPRINTZ, RLBE
DOUBLE	GORILLA	PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, CHIMP, SPRINTZ, RLBE
TEXT	PLAIN	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

压缩方式

当时间序列写入并按照指定的类型编码为二进制数据后，IoTDB 会使用压缩技术对该数据进行压缩，进一步提升空间存储效率。虽然编码和压缩都旨在提升存储效率，但编码技术通常只适合特定的数据类型（如二阶差分编码只适合与 INT32 或者 INT64 编码，存储浮点数需要先将他们乘以 10m 以转换为整数），然后将它们转换为二进制流。压缩方式（SNAPPY）针对二进制流进行压缩，因此压缩方式的使用不再受数据类型的限制。

基本压缩方式

IoTDB 允许在创建一个时间序列的时候指定该列的压缩方式。现阶段 IoTDB 支持以下几种压缩方式：

• UNCOMPRESSED（不压缩）
• SNAPPY 压缩
• LZ4 压缩（最佳压缩方式）
• GZIP 压缩
• ZSTD 压缩
• LZMA2 压缩

压缩方式的指定语法详见本文 SQL 参考文档。

压缩比统计信息

压缩比统计信息文件：data/datanode/system/compression_ratio

• ratio_sum: memtable压缩比的总和
• memtable_flush_time: memtable刷盘的总次数

通过 ratio_sum / memtable_flush_time 可以计算出平均压缩比