编程领域中的Succinct技术，是一种利用位图形式表示数据结构的方法，旨在实现数据访问高效同时最大化空间利用率。在数据库应用中，我们追求存储更多数据、加快访问速度。压缩算法在这方面发挥关键作用，它们依赖于数据间的相关性和上下文。常见的压缩算法包括gzip、bzip2、Snappy、Zstd等，各有优劣。块压缩作为传统方式，适用于以数据块或文件为单位的数据压缩。然而，随着SSD和PCIe SSD的出现，内存性能和容量的提升，块压缩开始暴露出问题：块大小不当会导致压缩效率与性能之间无法取得平衡，更致命的是，块压缩仅节省了成本更高的磁盘资源，却浪费了昂贵的内存资源。为了解决这一问题，部分应用选择关闭压缩功能。

对于数据库而言，过去基于块的压缩是合理的策略。然而，当前的存储介质和技术进步使得这种做法变得不再适用，因为它们没有充分考虑现代硬件特性和需求。RocksDB等数据库通过BlockBasedTable实现了块压缩，优化了索引和数据存储。然而，这带来了访问速度的下降和双缓存空间占用的问题，尤其是当缓存未命中时，需要额外解压整个块，导致性能问题。

FM-Index是一种Succinct数据结构，具备一定的压缩能力并支持在压缩数据上执行搜索和访问。它在某些特定场景下广泛应用，但存在实现复杂、压缩率低、搜索和访问速度慢、压缩过程耗时且内存占用大等问题。虽然FM-Index在理论上有其优势，但在实用性和效率方面仍有较大差距。Terark公司提出的可检索压缩（Searchable Compression）则采用全局压缩，通过不同的技术对Key和Value进行优化处理，同时实现了高效的搜索和访问。CO-Index和Nested Succinct Trie是Terark实现可检索压缩的关键技术，它们在保持压缩率的同时，提供了丰富的搜索功能，显著提高了性能。

综上所述，Succinct技术在数据存储和访问中扮演着重要角色，不同压缩算法、数据结构和优化策略在不同场景下各有优势与局限性。随着技术的不断演进，未来Succinct技术及其相关应用将面临更多的挑战与机遇，需要在效率、性能和实用性之间寻求更好的平衡。