当时间序列写入并按照指定的类型编码为二进制数据后，IotDB会使用压缩技术对该数据进行压缩，进一步提升空间存储效率。虽然编码和压缩都旨在提升存储效率，但编码技术通常只适合特定的数据类型(如二阶差分编码只适合与INT32或者INT64编码， 存储浮点数需要先将他们乘以10m以转换为证书)，然后将它们转换为二进制流。压缩方式SNAPPY针对二进制流进行压缩，因此压缩方式的使用不再受数据类型的限制。
基本压缩方式
IOTDB允许在创建一个时间序列的时候指定该列的压缩方式。
|
UNCOMPRESSED（不压缩）
|
|
SNAPPY 压缩
|
|
LZ4 压缩
|
|
GZIP 压缩
|
旋转门压缩
旋转门压缩SDT算法是一种有损压缩算法。SDT的计算复杂度较低，并使用线性趋势来表示大量数据。
在IOTDB中，SDT在刷新到磁盘时会压缩并丢弃数据。
在创建时间序列时指定SDT的属性，并支持以下三个属性：
|
CompDev （Compression Deviation，压缩偏差)
|
ComDev时SDT中最重要的参数，它表示当前样本与当前线性趋势之间的最大差值。CompDev设置的值需要大于0
|
|
CompMinTime（Compression Minimum Time Interval，最小压缩时间间隔）
|
CompMinTime是测量两个存储的数据之间的时间距离的参数，用于减少噪声。如果当前点和最后存储的点之间的时间间隔 小于或等于其值，则无论压缩变差如何，都不会存储当前点。默认值为0，单位为毫秒。
|
|
CompMaxTime(Compression Maximum Time Interval，最大压缩时间间隔)
|
CompMaxTime 是测量两个存储的数据点之间的时间距离的参数。 如果当前点和最后一个存储点之间的时间间隔大于或等于其值， 无论压缩偏差如何，都将存储当前点。 默认值为 9,223,372,036,854,775,807，单位为毫秒。
|
支持的数据类型：
INT32整形，INT64长整型，FLOAT单精度浮点，DOUBLE双精度浮点
SDT在刷新到磁盘时进行压缩，SDT算法始终存储第一个点，并且不存储最后一个点
压缩比统计信息
压缩比统计信息文件：data/system/storage_groups/compression_ratio/Ratio-{ratio_sum}-{memtable_flush_time}
- ratio_sum: memtable压缩比的总和
- memtable_flush_time: memtable刷盘的总次数
通过 ratio_sum / memtable_flush_time 可以计算出平均压缩比