请说明 Apache Druid 在数据存储层面采用的压缩机制，并列举其常用的压缩算法。

回答思路

1. 【回答框架 1】Druid 对数据进行列式存储，并对不同类型的数据采用不同压缩策略。字符串使用字典编码，数值使用增量编码或位压缩，时间戳使用增量编码，这些编码技术本身就能显著减少存储空间，并为后续压缩做准备。
2. 【回答框架 2】在编码基础上，Druid 支持多种通用压缩算法，默认使用 LZ4，因其解压速度快，适合查询密集场景；也支持 Zstandard（zstd），压缩率更高但解压稍慢；还可配置 Snappy 或 Deflate，用户可根据存储成本和查询性能要求选择。
3. 【回答框架 3】Druid 的压缩发生在段（Segment）的生成和合并过程中，压缩粒度是列（Column）级别，不是整个段统一压缩，这样在查询时能只解压涉及的列，提高 I/O 效率。
4. 【回答框架 4】除了列级压缩，Druid 还利用位图索引（如 Roaring 位图）来压缩维度值的匹配结果，减少查询中间数据量，这也是提升查询性能的重要手段。
5. 【关键点 1】Druid 采用列式存储，并优先进行编码（字符串字典编码、数值增量编码）来减小数据基数，再配合通用压缩算法。
6. 【关键点 2】默认压缩算法为 LZ4，常用备选包括 Zstandard、Snappy、Deflate，选择需权衡压缩率与解压速度。
7. 【关键点 3】压缩发生在段生成和合并阶段，按列进行，查询时按需解压，减少 I/O 开销。
8. 【关键点 4】维度列使用位图索引（如 Roaring）进一步压缩匹配结果，提升查询性能。
9. 【易错点 1】不要将压缩理解为全段统一压缩，实际是列级压缩和编码的组合。
10. 【易错点 2】不要误以为 LZ4 压缩率最高，它更侧重解压速度，Zstandard 通常在压缩率上更有优势。
11. 【易错点 3】不能忽略编码与压缩的配合，直接压缩未经编码的数据会降低压缩效果。