Informix Dynamic Server: 数据压缩与存储优化实战

Informix Dynamic Server (IDS) 数据压缩和存储优化是一种旨在提高数据库性能和效率的关键技术。通过利用最新的 Version 11.50.xC4 版本，IDS 提供了一种智能的存储管理策略，能够显著节省存储空间、减少 I/O 操作并加速备份和恢复流程。 在IDS中，存储优化主要关注整行数据以及除BLOB（二进制大对象）等非行内列数据外的所有列。它通过识别重复出现的数据模式，将这些模式转化为压缩词典中的符号，如图1所示。例如，员工数据库表中的某些字段，如员工姓名或部门编号，可能存在重复，这些重复的值会被压缩存储，从而节省存储空间。 整个存储优化过程分为四个步骤： 1. 创建压缩词典：IDS从表样本中抽取数据，形成一个符号词典，记录常见字节模式。词典存储在词典存储库中，每个分区的dbspace都有自己的存储库。词典也可能在内存中缓存，以便实时查询和更新时能快速压缩和解压数据。词典的初始大小约为75KB，但可扩展至150KB。 2. 压缩表或分段行：在词典创建后，后台进程会扫描并压缩表或分段中的行，保持数据在原始页上，同时处理插入或更新操作。为了减少对事务和查询的影响，压缩操作通常在小事务范围内执行，只短暂锁定涉及的行。 3. 重新组合行：压缩操作可能导致行间存在大量未使用的空间，这时会进行重新组合，将所有行移动到分区的前面，同时采用类似压缩的算法。这一过程同样使用小事务，仅锁定正在转移的行。 4. 回收空闲空间：最后，收缩操作删除不再使用的表或分段空间，释放给所属的dbspace，进一步优化存储利用率。 要执行存储优化任务，需要具备sysadmin数据库连接权限，并且必须是数据库服务器管理员(DBSA)。默认情况下，只有名为Informix的用户有权限进行这些操作。在实施之前，需要确保满足这些权限和环境条件。 压缩和存储优化对于那些处理大量数据且追求高效率的数据库系统来说，是一项重要的优化手段，通过减少物理存储需求和提高数据读写速度，有助于提升整体的数据库性能和可用性。