数据库已经成为现代应用中不可或缺的一部分，SQL数据库在存储大量数据时，会占用大量的磁盘空间，导致系统性能降低。为了解决这个问题，可以采用数据压缩和存储优化技术来减小数据占用的空间，并提高系统性能。本文将介绍SQL数据库数据压缩和存储优化的常用方法，帮助读者选择适合自己的数据压缩和存储优化方案。
一、 行级压缩
行级压缩是通过对表中每行数据进行压缩，来减少数据占用的空间。行级压缩可以使用多种算法，如LZO、Snappy、Zlib等，这些算法能够将数据占用的空间减小30%~80%。
二、 页级压缩
页级压缩是将整个页面进行压缩，压缩率通常比行级压缩更高。页级压缩可以使用多种算法，如LZ77、LZ78、DEFLATE等，这些算法能够将数据占用的空间减小50%~90%。
三、 列存储
列存储是将表中的每一列数据都存储为一个单独的文件，在查询时只读取需要的列数据，减少了不必要的IO操作和磁盘访问，从而提高了查询性能。列存储也可以采用行压缩或页压缩来减小数据占用的空间。
四、 分区表
分区表是将一个大表划分为多个小表，每个小表只包含部分数据。分区表可以减少在查询时需要扫描的数据量，从而提高查询性能。另外，分区表还可以采用行压缩、页压缩和列存储等技术来优化存储空间。
结论：
SQL数据库数据压缩和存储优化是提高系统性能的重要手段。行级压缩、页级压缩、列存储和分区表等方法可以有效地减小数据占用的空间，并提高查询性能。在实际应用中，需要根据具体情况选择适合自己的数据压缩和存储优化方案。
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