OLAP分析型应用场景中，为什么在数仓中对列存表进行VACUUM操作是无效的？

在OLAP（联机分析处理）应用场景中，数据仓库（Data Warehouse）扮演着重要的角色，用于存储和管理大规模的分析数据。为了提高查询性能和数据压缩比，许多数据仓库采用了列存储（Columnar Storage）的方式来组织数据。而VACUUM操作是数据库管理系统中的一种维护任务，用于回收已删除行所占用的存储空间，并优化表的性能。然而，在某些情况下，对列存表执行VACUUM操作是无效的，本文将详细探讨这个问题，并提供相应的源代码进行演示。

首先，我们需要了解列存储和VACUUM操作的基本原理。列存储将表中的每个列单独存储，相比于传统的行存储（Row Storage），它具有更高的压缩比和查询性能。VACUUM操作用于回收已删除行的存储空间，它会重新组织表中的数据，删除标记为已删除的行，并释放相应的存储空间。通常情况下，在行存储中执行VACUUM操作可以显著提高查询性能，因为它可以减少表的物理大小，并且减少磁盘IO操作。

然而，在列存储中执行VACUUM操作是无效的，原因如下：

1. 列存储的数据组织方式：列存储将每个列单独存储，而不是按行存储。这意味着VACUUM操作无法直接删除已删除行的存储空间，因为每个列的数据是相互独立的。即使某些行被标记为已删除，其他列中的数据仍然存在，并且占用存储空间。因此，VACUUM操作对列存表并不会释放存储空间。

2. 列存储的数据压缩：列存储使用各种压缩算法来减少数据的存储空间。这些算法通常利用列中的重复值和数据的有序性来实现高压缩比。由于VACUUM操作只会删除已删除行，而不会改变其他行的数据，因此它无法对列存储的数据进行有效的压缩优化。即使VACUUM操作能够释放一些存储空间，由于列存储已经采用了高效的压缩算法，释放的空间也相对较