环境： CentOS6.5_x64
InfluxDB版本：1.1.0
数据压缩可以参考：
https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.1/concepts/storage_engine/#compression
influxdb根据不同的数据类型会采用不同的压缩算法。
- int
首先使用ZigZag算法进行编码，如果编码后的值小于 (1 << 60 ) - 1，使用simple8b算法；
如果大于该值，不压缩；
- timestamp
排序后使用差分编码算法进行编码，然后使用simple8b算法压缩。
- float
使用 Facebook Gorilla paper提供的浮点数压缩算法
- bool
只有1位数据，采用简单的位数据打包策略
- string
采用snappy算法
压缩算法介绍
ZigZag算法
这个算法使用的基础就是认为在大多数情况下，我们使用的数字都是不大的数字。 小整数对应的ZigZag码字短，大整数对应的ZigZag码字长。 但是，在特定的场景下，比如，要传输的整数为大整数居多，ZigZag编码的压缩效率就不理想了。
实现代码如下：
// ZigZagEncode converts a int64 to a uint64 by zig zagging negative and positive values
// across even and odd numbers. Eg. [0,-1,1,-2] becomes [0, 1, 2, 3]
func ZigZagEncode(x int64) uint64 {
return uint64(uint64(x<<1) ^ uint64((int64(x) >> 63)))
}
// ZigZagDecode converts a previously zigzag encoded uint64 back to a int64
func ZigZagDecode(v uint64) int64 {
return int64((v >> 1) ^ uint64((int64(v&1)<<63)>>63))
}
simple8b算法
该算法是64位算法，实现将多个整型数据压缩到一个64位的存储结构中， 存储结构中的前4位用于标识Selector的值，后60位用于存储数据，可以压缩0到(1<<60)-1的数字。
使用下表进行编码：
┌──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Selector │ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 11 12 13 14 15│ ├──────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Bits │ 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 10 12 15 20 30 60│ ├──────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ N │ 240 120 60 30 20 15 12 10 8 7 6 5 4 3 2 1│ ├──────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Wasted Bits│ 60 60 0 0 0 0 12 0 4 4 0 0 0 0 0 0│ └──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Fackbook Gorilla XOR算法
第一个值不压缩； 后面的值是跟第一个值XOR的结果来的，如果结果相同，仅存储一个0； 如果结果不同，存储XOR后的结果。
snappy算法
以下是Google几年前发布的一组测试数据（《HBase: The Definitive Guide》）：
Algorithm % remaining Encoding Decoding GZIP 13.4% 21 MB/s 118 MB/s LZO 20.5% 135 MB/s 410 MB/s Zippy/Snappy 22.2% 172 MB/s 409 MB/s
其中：
1）GZIP的压缩率最高，但是它是CPU密集型的，对CPU的消耗比其他算法要多，压缩和解压速度也慢；
2）LZO的压缩率居中，比GZIP要低一些，但是压缩和解压速度明显要比GZIP快很多，其中解压速度快的更多；
3）Zippy/Snappy的压缩率最低，而压缩和解压速度要稍微比LZO要快一些。
好，就这些了，希望对你有帮助。
本文github地址：
https://github.com/mike-zhang/mikeBlogEssays/blob/master/2017/20170423_Influxdb数据压缩描述.rst
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