Ubuntu 上 Informix 的数据压缩技术概览
在 Ubuntu 上运行的 IBM Informix 提供面向表与表分片的行级压缩能力，核心为基于字典的压缩算法，并支持在压缩前后进行空间节省效果的预估。该技术适用于 Ubuntu 等 Linux 平台，与操作系统层面的压缩工具无关，压缩发生在数据库引擎内部。压缩效果取决于实际数据特征与页面填充情况。
核心压缩机制
- 字典编码与长度加权：在数据采样上构建字典，对出现频率高且长度更长的模式进行替换，提升压缩效率。
- 压缩上限与元数据开销：理论上最大压缩比约为90%（极端情况下每 15 字节用 12 位符号表示，压缩后约为原始的 10%），但 Informix 为每个压缩图像额外增加1 字节元数据，因此实际可达上限略低于 90%。
- 采样估计机制：通过随机采样行数据估算压缩率，计算时会综合考虑：未压缩行图像、基于临时新字典的压缩行图像、以及（若存在）现有字典的压缩行图像；实际节省空间可能因采样误差、数据类型、页面适配度等因素与估计值存在差异。
可压缩性差异与影响因素
- 文本数据：不同语言或字符集的 CHAR/VARCHAR 文本压缩率可能不同。
- 数值数据：大量为 0 的数值压缩效果更好；高度离散或变体大的数值压缩收益较低。
- 空白与重复模式：存在长串空白的数据压缩良好。
- 已压缩或加密数据：如已通过其他算法压缩的图像、音视频样本，或已加密数据，通常难以进一步压缩。
- 页面填充效应：当未压缩行几乎占满一页且压缩比低于 50% 时，压缩后每行仍可能超过半页，服务器会将每行单独放入一页，导致实际空间节省趋近于零，即便估计值显示有节省。
压缩效果估算与使用建议
- 先做估算再压缩：在决定压缩表或表分片前，使用估计功能评估空间节省；注意估算基于采样，实际结果会受数据类型、页面布局及其他存储优化操作影响。
- 关注数据特征与页面适配：对包含大量重复/空白、零值较多的列更有收益；若行在页面中已高度紧凑，压缩对磁盘占用的改善可能不明显。
- 避免重复压缩：对已经压缩或加密的内容再行压缩通常无益，应在应用层避免“二次压缩”的数据写入数据库。