TDengine 3.4.x 磁盘存储引擎深度解析：从文件结构到极致压缩的奥秘
问题原文：“数据在磁盘上是如何组织的（文件结构、压缩格式）？”
解析范围：本文将深入 TDengine 3.4.x 社区版的底层存储引擎，系统性地剖析其在磁盘上的文件布局、数据块组织方式以及列式压缩算法。我们将揭示其如何实现高达 10 倍的压缩比，并以车联网轨迹分析这一高写入、高压缩需求的场景为案例，结合源码、文件系统探查和压测验证，提供生产环境的存储优化指南。
引言：PB 级轨迹数据的存储成本挑战
某头部网约车平台每天产生超过 500 亿条车辆 GPS 轨迹点，每条记录包含时间戳、经度、纬度、速度、方向等多个字段。若采用传统行存数据库，每日存储成本将高达数百 TB，且查询性能低下。他们最终选择了 TDengine，惊喜地发现存储空间仅为原始文本的 1/10，同时还能支撑毫秒级的区域聚合查询。
这一奇迹的背后，正是 TDengine 精心设计的磁盘存储引擎。对于熟悉 Parquet 或 ORC 文件格式的你，TDengine 的存储模型既有共通之处（列式存储），又有其独特的创新（面向时序的块划分和压缩）。理解其内部结构，是进行容量规划、性能调优和故障排查的基础。
