1樓：雷鵬
作為資料庫，在系統資源(cpu, 記憶體, ssd, 磁碟 ...) 一定的前提下，我們希望：
1. 儲存的資料更多：採用壓縮，這個世界上有各種各樣的壓縮演算法……
2. 訪問的速度更快：更快的壓縮(寫)/解壓(讀) 演算法，更大的快取……
幾乎所有的壓縮演算法都嚴重依賴上下文：
位置相鄰的資料，一般情況下相關性更高，內在冗餘度更大
上下文越大，壓縮率的上限越大(當然,有個極限)
對於普通的以資料塊/檔案為單位的壓縮，傳統的(流式)資料壓縮演算法工作得不錯，時間長了，大家也都習慣了這種資料壓縮的模式。基於這種模式的資料壓縮演算法層出不窮，不斷有新的演算法被實現出來。
對於資料庫，在計算機世界的古代，為 io 優化的 Btree 一直是不可撼動的，為磁碟優化的 Btree block/page size 比較大，正好讓傳統資料壓縮演算法能得到較大的上下文，於是，基於block/page的壓縮也就自然而然地應用到了各種資料庫中，在這個古代，記憶體的效能、容量，與磁碟的效能、容量，涇渭分明，各種應用對效能的需求也比較小，大家都相安無事。
現在，我們有了ssd，PCIe ssd，3d xpoint ……，記憶體也越來越大，塊壓縮的缺點也日益突出：
塊選小了，壓縮率不夠，塊選大了，效能無法忍
更要命的是，塊壓縮，節省的只是更大更便宜的磁碟、ssd
更貴更小的記憶體不但沒有節省，反而更浪費了（雙快取問題）
於是，對於很多實時性要求較高的應用，只能關閉壓縮……
TerarkDB 的壓縮，完全拋棄了塊壓縮，使用「全域性壓縮」，這是乙個理念上的突破，對於資料庫，「全域性壓縮」不但提高了壓縮率，更重要的是：
記憶體的利用率更高——因為沒有雙快取問題
對於每個 Query，只解壓需要的資料，從而 Query 延遲更低，更穩定（無慢Query問題）
再加上 TerarkDB 的索引壓縮，大家可以展開豐富的想象了……
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