terichdb是一款高效能和高壓縮率的儲存引擎，既可以單獨作為資料庫使用，也可以作為已有資料庫的儲存引擎使用（如mysql/mongodb）基於schema定義，並具有豐富的資料型別terichdb的定位類似於wiredtiger、rocksdb或leveldb
terichdb有兩種使用方式，第一種是作為單獨的資料庫或儲存，第二種是作為其他資料庫的儲存引擎：
作為其他資料庫的儲存引擎(mongodb, mysql, fuse等)
terichdb的資料索引使用了 succinct 技術、nested succinct trie資料結構，壓縮率是b+樹的3到5倍，並且針對不同型別的字段進行了單獨的優化處理，同時使用者也可以指定字段使用的壓縮方式。
我們把自己 terichdb 的索引壓縮演算法稱為可檢索索引壓縮(searchable index compression)，terichdb 的索引經過高度壓縮的同時，可以被直接檢索，而且無需事先解壓。
由於整個索引結構會非常的小，預設情況下 terichdb 會將所有的索引都載入到記憶體中，在高度壓縮的索引上檢索速度可以達到極快的速度。
terichdb的資料壓縮方式，與傳統的資料庫也有很大的不同，我們把自己的壓縮演算法稱為可定點訪問資料壓縮(seekable data compression):
terichdb 壓縮演算法
同時，資料的壓縮演算法，還針對以下兩種字段情況，進行了特殊處理
較大的字串
terichdb是一系列領先技術的結晶, 具有模組化、易擴充套件等特性，同時極大的降低了各種系統損耗。
terichdb中，最上層的邏輯層就是乙個表(table)，從上圖可以看出，邏輯上乙個 table 就是乙個二維的**，其中recordid是邏輯連續的，當某一行的資料被刪除後，這個recordid還會繼續存在。
第二列是刪除標記，表示改行的刪除狀態，共有兩個標記，分別是：（邏輯刪除，物理刪除）， 如(1, 0)表示邏輯刪除，物理上還沒有刪除。
雖然從邏輯上來說，recordid是連續的，但是實際上物理上每乙個表都是」分段(segment)」的，每一段的結構都與上圖一樣。
邏輯編號和物理編號的對映是通過rank select實現的，這部分的效能損耗非常的小（小於1%，甚至小於0.1%）。
特殊情況下，如果沒有做過刪除，物理編號和邏輯編號是完全相同的，這種情況下對映帶來效能損耗也就沒有了。
recordid是標示乙個表中的一行資料用的，當recordid的不變形被確保的情況下：
當然，我們可以配置recordid的不變性宣告週期：
輕微的提公升效能
未建立索引的列，會被儲存在列組(column group)中，列組是在table schema中提前定義好的。
常見的列組會使用我們的可定位資料壓縮(seekable data compression)演算法進行壓縮，同時定長的列組可以被定義為支援原地更新。
索引操作的過程：
索引操作的這兩個操作過程，能實現的功能如下：
根據recordid讀取目標資料
6.3.1. 可寫(writable) & 唯讀(readonly) 段
terichdb 的可寫段(writable segment):
terichdb的唯讀段(readonly)是我們的核心競爭力：
6.3.2. 正在寫(writing) 和 凍結(frozen) 段
凍結段
6.3.3. 正在寫的段 (writing segment)
正在寫的段中的記錄，可以被直接修改
寫資料時索引是同步的(插入/更新/刪除)
6.3.4. 凍結段 (frozen segment)
刪除: 設定刪除標記
更新: 設定邏輯刪除標記，並且在正在寫的段建立乙個新的記錄（即便是在可寫段進行的更新操作）
物理刪除
6.3.5. 唯讀段 (readonly segment)
唯讀段的概述：
如何會產生唯讀的段：
當乙個正在寫的段被凍結了
壓縮通常會比插入更慢一些
當壓縮（或合併、清除）結束
6.3.6. 原地更新的列組 (in-place updatable column groups)
當乙個段正在被壓縮、合併或物理刪除
限制 TerichDB 的寫速度
terichdb 在保持超高壓縮率的同時還有非常高的讀效能，為此付出的代價是 壓縮速度 如果在短時間內寫入大量資料，因為壓縮速度慢，會導致 terichdb 產生過多的 frozen writablesegment，進而影響讀效能。新版 terichdb 增加了對寫速度的限制 下稱限流 從而解決該問...
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