看了下压缩算法的发展历史，根据倒排索引的数据结构特点，个人认为zstd不适合做倒排索引压缩，举例说明下：

假设有一份文档倒排列表为：[300, 302, 303, 332]，对于这组倒排数据，是没法***直接***采用zstd这类字典压缩算法的，因为里面没有重复数据（字典压缩通常重复数据较多，例如一个重复单词较多的txt文档适合zstd字典压缩）。

但是，如果对他们做差值运算后变为[300, 2, 1, 29]，实际上你会发现2,1,29这些数字比原始数据小得多而可以用更少的位数来存储。这就是目前倒排索引使用的压缩算法原理。

 

综上所述，es里原始数据其实比较适合zstd算法，但是由于其内置了Lz4，替换的价值不大。

补充：

 

（1）压缩算法的发展历史（见：http://blog.csdn.net/kimylrong/article/details/39405981 ），压缩算法的分类如下：

Lossless

Entropy type Unary Arithmetic Asymmetric Numeral Systems Golomb Huffman  Adaptive Canonical Modified   Range Shannon Shannon–Fano Shannon–Fano–Elias Tunstall Universal  Exp-Golomb Fibonacci Gamma Levenshtein   Dictionary type Byte pair encoding DEFLATE Snappy Lempel–Ziv  LZ77 / LZ78 (LZ1 / LZ2) LZJB LZMA LZO LZRW LZS LZSS LZW LZWL LZX LZ4 Brotli Statistical Zstd   Other types BWT CTW Delta DMC MTF PAQ PPM RLE

 

其中，熵编码方法是倒排索引压缩普遍采用的算法，例如上面标红的golomb或者Shannon–Fano–Elias算法，而字典压缩是一般性数据的压缩。

 

（2）倒排索引压缩的算法历史（见：http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6879663.html ）

本文转自张昺华-sky博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6904052.html，如需转载请自行联系原作者