InfluxDB 本身支持数据压缩，但是它主要通过存储引擎和文件格式实现。InfluxDB 使用了一种名为 TSM（Time Series Merge Tree）的高效列式存储格式，它会自动对数据进行压缩。
以下是 InfluxDB 中数据压缩的一些关键方面：
- TSM 存储格式：InfluxDB 使用 TSM 存储格式来存储时间序列数据。TSM 是一种列式存储格式，它将相同类型的数据存储在一起，以便更高效地压缩和查询。
- Gorilla 压缩：InfluxDB 使用 Gorilla 压缩算法来压缩浮点数值。这种算法可以有效地压缩时间序列数据，因为它们通常包含许多重复的值和递增的值。
- 字符串压缩：InfluxDB 还使用 Snappy 压缩算法来压缩字符串和其他非数值数据。
- 数据分片：InfluxDB 将数据分成不同的分片（shards），每个分片包含一定时间范围内的数据。这有助于提高查询性能，并允许更容易地删除旧数据。
- 数据保留策略：InfluxDB 允许你设置数据保留策略（retention policies），以便在一定时间后自动删除旧数据。这有助于节省存储空间并提高查询性能。
- 连续查询：InfluxDB 支持连续查询（continuous queries），这是一种自动执行的查询，可以对数据进行聚合、过滤等操作，并将结果存储在新的测量值中。这有助于减少存储的原始数据量，从而节省空间。
总之，InfluxDB 通过 TSM 存储格式、Gorilla 压缩算法、字符串压缩、数据分片、数据保留策略和连续查询等功能实现了数据压缩。这些功能共同确保了 InfluxDB 在处理大量时间序列数据时的高效性和可扩展性。
