表压缩后从磁盘占用上看要比原始表要小很多。如果你熟悉列式数据库，那对这个概念一定不陌生。比如，基于 PostgreSQL 的列式数据库 Greenplum；早期基于 MySQL 的列式数据库 inforbright；或者 Percona 的产品 tokudb 等，都是有压缩能力非常强的数据库产品。

压缩表的优点非常明显，占用磁盘空间小！由于占用空间小，从磁盘置换到内存以及之后经过网络传输都非常节省资源。

简单来讲：节省磁盘 IO，减少网络 IO。

当然压缩表也有缺点，压缩表的写入(INSERT,UPDATE,DELETE)比普通表要消耗更多的 CPU 资源。

压缩表的写入涉及到解压数据，更新数据，再压缩数据，比普通表多了解压和再压缩两个步骤，压缩和解压缩需要消耗一定的 CPU 资源。所以需要选择一个比较优化的压缩算法。

1.5 MySQL 支持的压缩算法

这块是 MySQL 所有涉及到压缩的基础，不仅仅用于压缩表，也用于其它地方。比如客户端请求到 MySQL 服务端的数据压缩；主从之间的压缩传输；利用克隆插件来复制数据库操作的压缩传输等等。

从下面结果可以看到 MySQL 支持的压缩算法为 zlib 和 zstd，MySQL 默认压缩算法为 zlib，当然你也可以选择非 zlib 算法，比如 zstd。至于哪种压缩算法最优，暂时没办法简单量化，依赖表中的数据分布或者业务请求。

select @@protocol_compression_algorithms;

基于 InnoDB 引擎的以页为单位的压缩表

这也是 MySQL 现在主推的方式。后期所有的压缩表如果没有特别说明，都指的是 InnoDB 的压缩表。

InnoDB 压缩表和 MyISAM 压缩表不同是针对页的压缩。InnoDB 不仅压缩了数据，也压缩了索引。InnoDB 页大小分别为 1K、2K、4K、8K、16K、32K、64K，默认为 16K，32K 和 64K 不支持压缩。
以上规律也就是说表压缩是针对默认 16K 大小的页的倍数递减，通过指定 key_block_size 来设置压缩表的页大小。比如 8K 的页，key_block_size=8，默认 row_format 为 compressed，或者把 row_format 设置为 compressed，即代表 key_block_size=8。

在默认单表空间下，建立一张表 t1，默认为 InnoDB 引擎，默认页大小为 8K。

3.1 对 B-tree 页面的压缩

1)每个 B-tree 页压缩表至少保存一条记录

这一点相比普通表页来说，相对灵活些，比如普通表每个页至少保留两条记录。

2)更改日志(modification log)

MySQL 为每个压缩页里设置一个 16K 大小的更改日志，用来解决对压缩表进行写入时的一系列问题。比如，页分裂或者不必要的解压和重新压缩等。

每个页面会预留空一部分空余空间来保存压缩页需要修改的行。这样做的好处是不用每次都对整个页进行解压、再更新、再压缩等步骤，节省开销。那这些行的更新放在更改日志里，当更改日志满了，就进行一次数据压缩。对应参数为：innodb_compression_pad_pct_max(默认 50，代表 50%)。如果重新压缩时失败了，那就需要进行相关页的分裂与合并，直到重新压缩成功。

举个例子：假设压缩页 1 里保存了 10 条记录，可能每分钟要轮流更新一行记录，那如果每分钟都对整个页进行解压，更新，再压缩，对 CPU 开销很大，此时可以把这些更新的行放到更改日志里，等更改日志满了，再一次性重新压缩这些记录。

3.2 压缩表和 InnoDB Buffer Pool

每个压缩页在 InnoDB Buffer Pool 里存放的是压缩页和非压缩并存的形式。

比如说，读取一张压缩表的一行记录，如果 Buffer Pool 里没有，就需要回表找到包含这行记录的压缩页(1k,2k,4k,8k)，放入 Buffer Pool，同时放入包含这行的非压缩页(16K)

这么做的目的减少不必要的页解压。如果 Buffer Pool 满了，把原始页面踢出，保留压缩页；极端情形，Buffer Pool 里两者都不包含。

四、压缩表的限制

1)系统表空间不支持；

2)通用表空间不能混合存储压缩表以及原始表；

3)row_format=compressed，这种方式容易混淆成针对行的压缩，其实是针对表和相关索引的压缩。这点和其他列式存储引擎的表完全不一样；

4)临时表不支持。

https://blog.csdn.net/weixin_42366200/article/details/113121352