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编码和压缩

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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:

  • 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。

  • 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 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

  • 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。

  • 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。

数据类型支持的编码
BOOLEANPLAIN, RLE
INT32PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, ZIGZAG, CHIMP, SPRINTZ, RLBE
INT64PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, ZIGZAG, CHIMP, SPRINTZ, RLBE
FLOATPLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, CHIMP, SPRINTZ, RLBE
DOUBLEPLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, CHIMP, SPRINTZ, RLBE
TEXTPLAIN, 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
  • 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/system/compression_ratio/Ratio-{ratio_sum}-

  • 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

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