TiDB 的 MVCC 机制在数据存储和垃圾回收（GC）设计上，与 PostgreSQL 的 MVCC 有显著差异，这直接导致了 TiDB 的表膨胀现象远没有 PostgreSQL 严重。核心原因在于 存储架构 和 垃圾回收机制 的根本不同。
核心差异对比特性TiDB (基于 TiKV)PostgreSQL
MVCC 版本存储方式
追加写入，多版本独立存储 原地更新，版本与主数据混合存储
数据组织基于 LSM-Tree 的 KV 存储 (RocksDB)。更新/删除操作会写入新的 KV 记录（带新时间戳），旧版本作为独立的 KV 记录保留。
基于堆表（Heap）。UPDATE 操作实际上是插入新版本元组，并将旧版本标记为“死元组”。所有版本都存储在同一张表的堆文件中。
垃圾回收 (GC) 机制 主动、全局、异步的 GC 线程。定期（默认10分钟）根据全局 safe point 删除所有早于该时间点的旧版本数据。GC 是集中式、后台自动运行的任务。VACUUM。可以是手动的 (VACUUM) 或自动的 (autovacuum)。它标记“死元组”空间为可重用，但不会立即将空间返还给操作系统。除非执行 VACUUM FULL（锁表并重建），否则物理空间不会释放。
存储空间回收GC 会物理删除旧版本 KV 记录，并通过 RocksDB 的 Compaction 过程最终回收磁盘空间。VACUUM 通常只进行逻辑标记，物理空间留在表中等待复用。长期积累导致表文件膨胀。
事务ID耗尽问题使用全局单调递增的时间戳（TSO） ，64位，几乎无耗尽风险。使用32位事务ID (XID) ，可能环绕（wraparound），需要频繁的 VACUUM 来防止冻结，加剧膨胀压力。
写放大与压缩LSM-Tree 有固有的写放大，但通过后台 Compaction 合并和清理数据，能有效回收空间。堆表更新产生死元组，如果 VACUUM 跟不上写入速度，死元组会持续积累。为什么 TiDB 的表膨胀不那么严重？
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分离的存储引擎与主动 GC
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TiDB 的存储引擎 TiKV 是专为分布式设计的。其 MVCC 版本作为独立的 KV 记录存储，GC 过程是主动的、全局的。一旦一个版本的数据不再被任何活跃事务需要（即早于 safe point），它就会被标记并在后续 Compaction 中物理删除。
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PostgreSQL 的 VACUUM 是被动和惰性的。虽然 autovacuum 试图自动化，但其触发和效率受配置、负载影响很大。当更新非常频繁时，autovacuum 可能跟不上死元组产生的速度。
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存储架构的优势
- TiKV 使用 LSM-Tree，其 Compaction 过程本身就是一个持续的数据整理和空间回收过程。旧版本数据在 Compaction 时会被清理掉。
- PostgreSQL 的堆表结构，死元组和活元组交织在一起。即使 VACUUM 标记了空间可用，这些“空洞”也可能因为大小不合适而难以被新插入的数据复用，导致空间利用率低且文件持续增长。
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无事务ID环绕压力
- TiDB 使用 PD 分配的 64 位 TSO，不存在环绕问题，因此没有因为防止环绕而必须强制进行 aggressive VACUUM 的压力。
- PostgreSQL 的 32 位 XID 环绕是一个严重问题。为了防止环绕，必须定期将旧元组“冻结”（freeze），这给 autovacuum 带来了额外负担，如果处理不当，会加剧膨胀甚至导致数据库必须停机处理。
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分布式架构的分散效应
- 在 TiDB 中，数据被分散在多个 TiKV 节点的多个 Region 中。GC 工作也是分布式的，在每个 TiKV 节点上并行执行。这意味着 GC 的压力被分散到了整个集群，不容易出现单点瓶颈。
- PostgreSQL 单实例的 VACUUM 压力集中在一个数据库文件上。
简单比喻
- PostgreSQL 像一个不断产生废纸（死元组）的办公室。清洁工（VACUUM）会来把废纸扔进桌边的废纸篓（标记空间可重用），但废纸篓还在办公室里，桌子并没有变大。只有当废纸篓满了，进行一次大扫除（VACUUM FULL）时，才会把废纸篓清空，但这个过程很麻烦（锁表）。
- TiDB 则像一个有自动传送带的工厂。废料（旧版本）产生后，被放在传送带上。有一个定时的垃圾处理站（GC）在传送带尽头，会自动把早于某个时间的废料粉碎清理掉。工厂的地面（存储空间）通过这套系统能保持相对整洁。
总结TiDB 表膨胀现象远轻于 PostgreSQL，主要得益于其 为分布式设计的、基于 LSM-Tree 的存储引擎 和 主动、全局、异步的垃圾回收机制。这套机制能够更积极、更可预测地清理不再需要的多版本数据，并从物理上回收磁盘空间。而 PostgreSQL 经典的堆表 MVCC 设计，加上惰性的 VACUUM 机制，使其在面临高并发更新时，更容易积累死元组，导致表空间膨胀，需要更精细的运维调优。
