数据库查询优化中的查询压缩（Query Compression）原理解析

一、问题描述
查询压缩是一种在数据库查询处理过程中减少数据存储或传输开销的优化技术。当查询涉及大量中间结果（如连接、聚合操作的临时数据）或需要跨网络传输数据（如分布式数据库）时，未压缩的数据会占用过多内存、磁盘或带宽，导致性能下降。查询压缩通过编码、字典化、差值压缩等方法缩减数据体积，从而降低I/O成本、内存压力及网络延迟。

二、压缩技术的核心原理

1. 数据冗余分析

   • 数据库数据通常存在局部性冗余：例如相邻行的某列值可能相同（如时间戳的日期部分）、连续数值差异小（如自增ID）、枚举值重复（如状态字段）。
   • 压缩算法利用这种冗余，用更短的编码表示重复或规律性数据。

2. 常见压缩方法

   • 字典编码：将重复值（如字符串"Pending"）映射到短整数ID，仅存储ID序列。
   • 行程编码（RLE）：对连续重复值（如"AAAABBB"）存储为（A,4）和（B,3）。
   • 差值压缩：存储数值与前一个值的差值（如序列1001,1002,1003存为1001,1,1）。
   • 位图压缩：对低基数列（如性别）用位图表示，每位代表一个值的存在性。

三、查询压缩的应用场景

1. 列式存储优化

   • 列式数据库（如ClickHouse）按列存储数据，同一列数据类型一致，冗余度高，适合列级压缩（如LZ4、ZSTD）。
   • 例如，对"年龄"列进行字典编码，将年龄值映射到紧凑整数区间。

2. 中间结果压缩

   • 在复杂查询中，临时表或哈希表可能占用大量内存。
   • 优化器可对中间结果压缩，如对GROUP BY的哈希表键值使用字典编码减少内存占用。

3. 分布式数据传输压缩

   • 在分布式查询中，节点间传输数据时压缩可减少网络开销。
   • 例如，Spark SQL默认对Shuffle数据使用Snappy压缩。

4. 索引压缩

   • 位图索引天然压缩，如对"状态"列的位图索引可用RLE压缩连续0/1序列。

四、压缩的权衡与实现策略

1. 压缩与解压开销

   • 压缩需消耗CPU资源，需权衡压缩率与计算成本。
   • 高压缩率算法（如ZSTD）适合冷数据存储，低延迟算法（如LZ4）适合实时查询。

2. 自适应压缩策略

   • 数据库根据数据特征动态选择算法：
     • 高基数数据使用通用压缩（如LZ4）；
     • 低基数数据使用字典编码；
     • 有序数值使用差值压缩。

3. 示例：GROUP BY查询的压缩优化

   SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;
   

   • 未优化：哈希表存储原始department字符串（如"Human Resources"）。
   • 压缩优化：
     1. 扫描department列，构建字典（"HR"→1, "Engineering"→2）；
     2. 哈希表键存储整数ID而非字符串；
     3. 计算完成后，将结果键反向映射回原始值。

五、总结
查询压缩通过减少数据体积提升查询效率，尤其在列存储、分布式计算等场景下效果显著。优化器需根据数据特征动态选择压缩算法，平衡CPU与I/O开销。实际应用中，结合统计信息（如基数、数据分布）设计压缩策略，是高性能数据库系统的关键能力。