infobright数据仓库能在高强度的压缩中把大量的数据压缩存储，平时在不断查询的过程就是在做数据解压的过程，当然具体的详细介绍在以前有提过，这里就不做过程的介绍（https://blog.51cto.com/jim123/1975029）在infobright中支持所有的MySQL原有的数据类型，其中对×××的效率会比其他类型高，这一点同MySQL差不多，在infobright中比较高效的类型如下：

1、TINYINT，SMALLINT，MEDIUMINT，INT，BIGINT
2、DECIMAL（尽量减少小数点后的精度）
3、DATE ，TIME

这3种类型的数据能有比较高的压缩比例及查询速度，而效率比较低的、不推荐使用的数据类型有这几种：

1、BINARY VARBINARY（二进制类型）
2、FLOAT
3、DOUBLE
4、VARCHAR
5、TINYTEXT TEXT（可变长度的非Unicode类型）

这些数据类型在使用的过程中效率比较低且压缩比例并不是很高，其中VARCHAR字段在MySQL中效率就不如CHAR字段，当然在某些业务场景下可能会不得不用到CHAR（VARCHAR）的时候又经常需要频繁的查询时，但数据的记录数又并不是很多时（不多于10000行，且数据的类型多于10种以上，类似于省份、UUID这类的数据），就可以通过comment lookup的方式创建建表时的DDL来提高平时查询的效率如下：

#原建表DDL
CREATE TABLE `test_default` (
  `dstphone` varchar(11) DEFAULT NULL,
  `gateid` varchar(255) DEFAULT NULL
) ENGINE=BRIGHTHOUSE DEFAULT CHARSET=utf8;
#comment lookup建表DDL
CREATE TABLE `test_lookup` (
  `dstphone` varchar(11) DEFAULT NULL COMMENT 'lookup',
  `gateid` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT 'lookup'
) ENGINE=BRIGHTHOUSE DEFAULT CHARSET=utf8;

这里需要注意的是comment lookup的方式目前仅有在CHAR（VARCHAR）中能使用，其次在平时带来更高的查询效率所带来的代价就是磁盘开销，因为infobright在平时查询的时候就是在做解压的过程，所以使用comment lookup的方式就是降低压缩比例，在查询的时候能更快速的解压数据，如下可以看出comment lookup的方式同默认的建表时不同的压缩比例

查询效率如下：

可以看相同的数据下所占用磁盘空间，但相应的在查询记录不能超过10000行，不然反而还会降低其效率：

所以在使用的过程中还需要根据实际情况来选择