本文由【云老大】 TG@yunlaoda360 撰写

字典编码

• 原理 ：通过为列中重复出现的值创建一个字典，将原始数据替换为字典中值的索引来实现压缩。例如，对于一个包含大量重复值的字符串列，如 “男” 和 “女”，可以创建一个字典 {“男”:0, “女”:1}，然后将原始数据替换为对应的数字索引，从而减少存储空间。
• 实战经验 ：适用于列中存在大量重复值的场景，如枚举类型、状态字段等。在 Parquet 文件格式中广泛使用字典编码来压缩字符串列。字典编码的效率取决于列中值的重复程度，重复越多，压缩效果越好。

行程编码

• 原理 ：将连续相同的数据替换为数据值和重复次数的组合。例如，一段连续的 10 个 “A” 可以被编码为 “A,10”，从而减少存储空间。
• 实战经验 ：适用于处理具有长连续重复数据的列，如时间序列数据、传感器数据等。在列存储中，如果数据是按一定顺序排列的，行程编码可以取得很好的压缩效果。但对于随机分布的数据，行程编码的效果可能不佳。

位图编码

• 原理 ：使用位图来表示数据的存在与否。对于一个列中的每个可能值，创建一个位图，位图中的每个位表示该值在对应行是否存在。例如，对于一个包含两个可能值 “true” 和 “false” 的布尔列，可以创建两个位图，每个位图的长度等于列的行数，位图中的 1 表示该值在对应行存在，0 表示不存在。
• 实战经验 ：适用于低基数的列（即列中不同值的数量较少），如布尔类型、枚举类型等。位图编码在进行聚合查询和筛选操作时非常高效，因为可以通过位图运算快速得到结果。在 Apache Druid 和 Apache Arrow 等列式存储引擎中，位图编码被广泛使用。

差分编码

• 原理 ：存储每个值与前一个值的差值，而不是存储原始值。例如，对于一个递增的整数列 [1000, 1001, 1002, 1003]，差分编码后的结果为 [1000, 1, 1, 1]，差值通常比原始值更小，可以用更少的位数表示，从而实现压缩。
• 实战经验 ：适用于数据具有明显顺序或趋势的列，如时间戳列、递增的 ID 列等。差分编码可以与其它压缩算法（如字典编码）结合使用，进一步提高压缩效果。

前缀编码

• 原理 ：找出列中连续值的公共前缀，只存储第一个值的完整前缀和后续值与前缀的差异部分。例如，对于一个包含域名的列 [“www.example.com/page1”, “www.example.com/page2”, “www.example.com/page3”]，前缀编码可以只存储 “www.example.com/”，然后后续值只存储 “page1”, “page2”, “page3”。
• 实战经验 ：适用于具有长公共前缀的字符串列，如 URL、文件路径等。前缀编码可以显著减少存储空间，尤其在列中字符串较长且具有相似前缀时效果明显。

熵编码

• 原理 ：基于信息论中的熵概念，根据符号出现的概率为其分配不同长度的编码。常见的熵编码算法包括 Huffman 编码和 Arithmetic 编码。Huffman 编码为每个符号分配变长的二进制码，出现概率高的符号分配较短的码长，反之则分配较长的码长。Arithmetic 编码则将整个数据序列映射到一个区间，通过编码该区间的起始和结束位置来表示原始数据。
• 实战经验 ：熵编码通常作为其他压缩算法的后处理步骤，以进一步压缩数据。它可以根据数据的实际分布情况，动态调整编码长度，达到更好的压缩效果。但熵编码的计算复杂度较高，编码和解码速度相对较慢。

Zstandard 压缩算法

• 原理 ：Zstandard 是一种通用的无损压缩算法，它结合了多种先进的压缩技术和策略，如基于区块的压缩、哈希表查找、多线程压缩等，可以在速度和压缩率之间取得良好的平衡。
• 实战经验 ：适用于对速度和压缩率有一定要求的场景，如存储和传输大量列式数据时。Zstandard 支持多种压缩级别，用户可以根据实际需求选择合适的压缩级别，在保证数据完整性和快速解压的前提下，获得较高的压缩率。

无损压缩算法与其他压缩方法的结合

• 原理 ：可以先对数据进行某种预处理（如字典编码、差分编码等），然后再将处理后的数据作为输入，最后使用通用的无损压缩算法（如 Gzip、LZ4 等）进行进一步压缩。
• 实战经验 ：通过结合多种压缩方法，可以充分利用每种方法的优势，实现更好的压缩效果。例如，在处理时间序列数据时，可以先使用差分编码，然后使用 Gzip 进行压缩，以获得更高的压缩率。