SQL压缩表适合历史数据、宽表高重复、存储受限或大表扫描场景，但会增加CPU开销、影响高频写入；需实测评估，优先只读分区启用，并注意不同数据库的实现差异。
SQL 压缩表在特定场景下非常值得使用，但不是“开箱即用”的通用优化手段。它能显著降低存储空间、减少 I/O 开销，甚至提升某些查询性能；但也会增加 CPU 消耗、影响写入吞吐，并可能带来维护复杂度。
适合压缩的典型场景
以下情况启用压缩通常收益明显：
- 历史数据表（如日志、订单归档）：读多写少，数据稳定，压缩率高（尤其 PAGE 压缩对重复值、NULL、0 效果好）
- 宽表且列值重复度高：比如含大量相同状态码、地区编码、默认字符串的表，ROW 或 PAGE 压缩可大幅缩减页数
- 存储受限但内存/CPU 资源较充裕：例如云数据库按存储计费，或服务器有空闲 CPU 核心
- 大表扫描类查询占主导：压缩后更少的数据页被读入内存和磁盘，缓冲池效率提升，全表扫描变快
需要谨慎或避免压缩的情况
这些情形下压缩可能得不偿失：
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- 高频插入/更新的 OLTP 表：每次修改都要解压→修改→重新压缩，CPU 开销陡增，锁等待时间可能上升
- CPU 已经饱和的系统：压缩/解压操作加重负载，反而拖慢整体响应
- 数据本身高度随机或已加密/压缩过：如 JSON blob、加密字段、Base64 编码内容，压缩率接近 0，纯属白耗资源
- 依赖页级物理位置的操作（如某些 CDC 工具或旧版备份脚本）：压缩会改变页结构和分配方式，需提前验证兼容性
实操建议：怎么判断和启用
不要凭经验猜测，用真实数据测试：
- 先估算压缩收益：SQL Server 可用 sp_estimate_data_compression_savings 查看不同压缩级别（NONE/ROW/PAGE）的预期节省
- 小范围试压：对单个分区或非核心表开启 PAGE 压缩，观察 24 小时内 CPU 使用率、查询延迟、写入 QPS 变化
- 优先从只读分区入手：如按月分区的销售表，只对 12 个月前的分区启用压缩，兼顾收益与风险
- 配合索引重建：压缩是页级操作，需 REBUILD 索引才能生效，记得在低峰期执行
其他数据库的注意事项
不同系统实现差异大：
- PostgreSQL：靠 TOAST 自动压缩大字段，表级压缩需插件（如 pg_compression）或使用列存（如 Citus、TimescaleDB 的压缩块）
- MySQL（InnoDB）：仅支持页压缩（KEY_BLOCK_SIZE），且要求文件格式为 Barracuda + COMPRESSED 行格式，对 SSD 友好但对 HDD 随机读不利
- Oracle：提供 BASIC、OLTP、QUERY LOW/HIGH 等多级压缩策略，OLTP 压缩专为高并发 DML 设计，比传统 BASIC 更平衡
