第一个问题：是否存在一个通用的紧缩算法（Universal Compression），也就是说某个紧缩算法可以或许紧缩随便率性的数据。谜底是否定的，并不存在如许的通悠揭捉?缩算法。

上图是一组时序数据，如不雅我们一行一行的看感到紧缩有点艰苦，但如不雅我们一列一列的看，紧缩方檀卷呼之欲出了。

先看 timestamp 那一列是等差递增数列，可以用 [1467627245000,1000,4] 来表示。1467627245000 代表了第一个时光，1000 代表后一个时光比前一个时光的大年夜 1000，4 代表了如许的规律出现了 4 次。如不雅一共有 100 个如许规律的 timestamp，那就意味着，我们用 3 个 Long 型就可以表示出来。timestamp 紧缩率高达 33。

再进一步不雅不雅察 value 那一列，如不雅取差值，可以获得（6，-5，2，-5），全部都加 5 获得（11，0，7，0），这些数值都可以用 4bit 来表示。也就是用 [23,5,4,0xb0700000] 来表示（23，22，24，25，24）。个中的 4 代表后续一共有 4 个数。如不雅如许的规律一向保持到 100 个 Int 的 value，就可以用 16 个 Int 来代表，紧缩率高达 6.3。

具体的情景会复杂很多，在此只是简单举个例子。InfluxDB 无损紧缩算法在其页面上有完全的阐述（注 3），可以合营开源源码进行加倍深刻的懂得。针对于浮点数类型，Facebook 在 Gorilla 论文中（注 4）提到的异常高效的无损紧缩算法，已经有很多文┞仿进行分析。InfluxDB 对于浮点型也采取这个算法。

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本文标题：深入浅出时序数据库之压缩篇

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