InfluxDB 本身支持數據壓縮，但是它主要通過存儲引擎和文件格式實現。InfluxDB 使用了一種名為 TSM（Time Series Merge Tree）的高效列式存儲格式，它會自動對數據進行壓縮。
以下是 InfluxDB 中數據壓縮的一些關鍵方面：
- TSM 存儲格式：InfluxDB 使用 TSM 存儲格式來存儲時間序列數據。TSM 是一種列式存儲格式，它將相同類型的數據存儲在一起，以便更高效地壓縮和查詢。
- Gorilla 壓縮：InfluxDB 使用 Gorilla 壓縮算法來壓縮浮點數值。這種算法可以有效地壓縮時間序列數據，因為它們通常包含許多重復的值和遞增的值。
- 字符串壓縮：InfluxDB 還使用 Snappy 壓縮算法來壓縮字符串和其他非數值數據。
- 數據分片：InfluxDB 將數據分成不同的分片（shards），每個分片包含一定時間范圍內的數據。這有助于提高查詢性能，并允許更容易地刪除舊數據。
- 數據保留策略：InfluxDB 允許你設置數據保留策略（retention policies），以便在一定時間后自動刪除舊數據。這有助于節省存儲空間并提高查詢性能。
- 連續查詢：InfluxDB 支持連續查詢（continuous queries），這是一種自動執行的查詢，可以對數據進行聚合、過濾等操作，并將結果存儲在新的測量值中。這有助于減少存儲的原始數據量，從而節省空間。
總之，InfluxDB 通過 TSM 存儲格式、Gorilla 壓縮算法、字符串壓縮、數據分片、數據保留策略和連續查詢等功能實現了數據壓縮。這些功能共同確保了 InfluxDB 在處理大量時間序列數據時的高效性和可擴展性。
