Tout sur le Parquet 05 - Techniques de compression dans Parquet

Le modèle de stockage en colonnes de Parquet permet une compression très efficace, réduisant les coûts de stockage tout en maintenant des performances de requête rapides. La compression est cruciale pour gérer de grands ensembles de données, car elle économise de l'espace de stockage et améliore les performances des requêtes en réduisant la quantité de données qui doivent être lues à partir du disque et transférées via les réseaux. Parquet prend en charge plusieurs algorithmes de compression largement utilisés, notamment Snappy, Gzip, Brotli, Zstandard et LZO, chacun ayant ses propres forces et faiblesses. Snappy est un choix populaire en raison de sa rapidité et de son ratio de compression raisonnable, ce qui en fait un choix idéal pour les requêtes et les charges de travail d'analyse en temps réel. Gzip offre un ratio de compression élevé mais est plus lent que Snappy, ce qui en fait un choix approprié pour l'archivage des données ou le travail avec de grands ensembles de données peu fréquemment accessibles. Brotli offre des ratios de compression plus élevés que Gzip avec de meilleures performances, ce qui en fait un bon équilibre entre la réduction de la taille des fichiers et les performances de lecture. Zstandard offre un équilibre entre la vitesse de compression, la vitesse de décompression et la réduction de la taille des fichiers, mais nécessite plus de configuration. LZO est un algorithme de compression léger qui se concentre sur la décompression rapide, ce qui en fait un choix approprié pour l'analyse en temps réel et le traitement des données en flux. Le choix de l'algorithme de compression approprié dépend du cas d'utilisation spécifique et de l'équilibre entre l'efficacité de la compression et les performances. De plus, la combinaison de la compression avec des techniques de codage, telles que le codage de dictionnaire ou le codage de longueur de séquence, peut encore optimiser l'efficacité du stockage.