Neste artigo apresentamos uma estrutura de dados compacta para o vetor de sufixos métrico (MSA), um índice baseado em permutações para consultas por similaridade. A estrutura proposta utiliza codificação de inteiros de tamanho variável para armazenar os valores do MSA, os quais são decodificados durante as consultas. A estrutura compacta é construída diretamente dos dados, sem a necessidade de computar o MSA para depois compactá-lo, o que permite a indexação de maiores volumes de dados. Em experimentos com dados de alta dimensionalidade extraídos de 20 milhões de imagens, nossa representação compacta utilizou 33% da memória total do método original, com aumento no tempo das consultas por um fator de 3,4.