压缩算法

Mark-Compact（标记 - 紧凑）是一种针对稀疏数据或位图结构优化的压缩算法，其核心在于利用位图（Bitmap）记录数据的有效位置，并通过紧凑化操作消除无效间隙。该算法不直接压缩原始数据流，而是重构数据在内存或磁盘上的物理布局，将分散的有效数据块连续存储，从而大幅减少存储空间占用。在数据库索引、日志轮转及内存池管理等场景中，Mark-Compact 通过牺牲部分随机访问性能换取极高的空间利用率，是现代计算架构中处理海量稀疏数据的关键技术之一。

在现代计算架构中，Mark-Compact 扮演着连接稀疏数据结构与高效存储介质的重要角色。随着数据量的指数级增长，传统连续存储方式导致的碎片化问题日益严重，Mark-Compact 通过动态重组数据块，有效解决了稀疏数据的高存储开销难题。它不仅提升了存储密度，还显著降低了 I/O 操作次数，是构建高吞吐、低延迟数据库系统（如 ClickHouse、TiDB 的某些存储引擎）及高性能内存管理系统的基石。尽管其随机访问能力受限，但在顺序读取和批量处理场景下，其带来的空间收益远超性能损耗，成为大数据时代不可或缺的数据压缩策略。