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数据压缩算法

概述 之前在听到数据压缩的时候, 想着肯定是某些高深莫测的算法, 能够完成数据的压缩这种事情, 最近看了看, 嗯, 至少咱还是能看懂的.

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数据压缩算法LZO (C#)

LZO 是致力于解压速度的一种数据压缩算法,LZO 是 Lempel-Ziv-Oberhumer 的缩写。这个算法是无损算法,参考实现程序是线程安全的。 实现它的一个自由软件工具是lzop。 LZO 库实现了许多有下述特点的算法: * 解压简单,速度非常快。 * 解压不需要内存。 * 压缩相当地快。 * 压缩需要 64 kB 的内存。 * 算法是线程安全的。 * 算法是无损的。 LZO 支持重复压缩以及原地解压。 LZO 是块压缩算法——压缩解压成块的数据。压缩与解压所用块的大小必须一样。

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    列存储中常用的数据压缩算法

    ,列存储的最大优势有二,其一就是查询涉及到数据库的哪几个列就读哪几个列,不读一点与查询不相关的列,大大减少了数据的读取,其二就是数据库数据分为多个独立的列来存储,相同数据类型的数据连续存储在一起,易于数据压缩 关于前者,本博主涉其未深,不便胡说,倒是近日通过阅读些许文章晓得了几种列存中的数据压缩算法,可以写出来与众看客们分享一二三点。 使用这种算法,一个存储了查询字符串的列就转化成了存储32位整型值的列,数据空间大大缩小。 以上便是列存储中常见的几种数据压缩算法,当然这些算法都是列存储中的专用方法,其他像Snappy、zlib、LZO等通用压缩算法在列存储中也有十分广泛的应用。 通常针对同一个列往往可以使用多种压缩算法进行多次压缩,效果更好!

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    Nginx数据压缩配置

    Nginx数据压缩配置: 在Nginx的nginx.conf文件的http模块添加如下配置项 #gzip压缩功能配置 gzipon; gzip_min_length1k; gzip_buffers4 16k no-sotre|private|no_last_modified|no_etag|auth|any expample:gzip_proxiedno-cache; off – 关闭所有的代理结果数据压缩

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    图像数据压缩

    ) 187252.6105270152 ==k===: 96 sigma.shape (460,) sum(sigma) 212052.90981610806 ==k===: 87 算法 :图像数据压缩是将二维像素阵列变换为在统计上无关联数据集合。

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    HTTP传输数据压缩

    HTTP采用通用的压缩算法,比如gzip来压缩HTML,Javascript, CSS文件。 能大大减少网络传输的数据量,提高了用户显示网页的速度。当然,同时会增加一点点服务器的开销。 4、HTTP压缩之gzip、deflate压缩 (1)、什么是gzip Gzip是一种数据格式,默认且目前仅使用deflate算法压缩data部分;Gzip是一种流行的文件压缩算法,现在的应用十分广泛, (2)、gzip的优点 a、利用Apache中的Gzip模块,我们可以使用Gzip压缩算法来对Apache服务器发布的网页内容进行压缩后再传输到客户端浏览器。 (3)、什么是default default是同时使用了LZ77算法与哈夫曼编码(Huffman Coding)的一个无损数据压缩算法。 deflate是一种压缩算法,是huffman编码的一种加强。 deflate与gzip解压的代码几乎相同,可以合成一块代码。

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    bitmap算法的PHP实现,快速去重排序,数据压缩储存

    以下场景均为使用64位平台 在php中,一个int类型的值占用的位数为: PHP_INT_SIZE * 8 = 8 * 8 = 64 bitmap算法 bitmap从字面意思是位图,但是在这里,我们应该翻译成 位的映射 BitMap算法就是用一个bit位来标记某个元素存在,该bit位所在的key就是该元素的值。 用途 数据压缩储存 通过位运算对比筛选储存数据 数据去重排序 优点 占用内存少 压缩储存数据 可进行快速方便的位运算 快速查找使用 快速排序去重 缺点 无法处理重复数据 bitmap中的查询结果(value 1,2 2 画画 1 3 奶爸 2 4 有老婆 2 如果直接以这样子的数据储存用户id,当用户量多了,数据就会非常的大,做分析的时候,占用了很多内存, 我们把tag_users字段的储存,用bitmap算法 { } 有老婆或者会画画的程序员:
    array(3) { [0]=> int(1) [1]=> int(2) [2]=> int(105) } 然而 bitmap算法也存在着缺点

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    Nginx系列:数据压缩

    Nginx系列:Nginx源码安装】中源码安装Nginx时,讲到需要安装zlib和zlib-devel是因为两个库提供了压缩功能,而Nginx的ngx_http_gzip_module模块就是使用这两个库进行数据压缩的 gzip是nginx服务器的ngx_http_gzip_module模块提供的在线实时数据压缩功能。通过开启gzip功能,可对服务器响应的数据进行压缩处理,变成体积更小的二进制文件。

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    数据压缩----游程编码

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    数据压缩与信息熵

    好的压缩算法,可以将冗余降到最低,以至于再也没有办法进一步压缩。所以,压缩已经压缩过的文件(递归压缩),通常是没有意义的。 三、压缩的极限 知道了压缩原理之后,就可以计算压缩的极限了。

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    优化SqlServer–数据压缩

    数据压缩是对存储和性能优势的加强。减少数据库占用的磁盘空间量将减少整体数据文件存储空间,在一下几个方面增加吞吐量: 1.更好的I/O利用率,每个页面可以读写更多的数据。 由于数据压缩必须考虑I/O 和CPU之间的平衡,压缩和解压缩都需要CPU处理。因此数据压缩对于旧数据和不经常查询的数据更有意义。 这里我们主讨论两种压缩:一是行压缩;二是页面压缩。 , [@data_compression=] –压缩类型(none\row\page) [;] 监控数据压缩 最后还要注意数据压缩的注意事项: 1.启用和禁用表或群集索引压缩会重构所有费群集索引。 2.不能在稀疏列中使用压缩。 3.超出行的LOB 不能压缩。

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    他发明了通用数据压缩算法:Jacob Ziv获2021 IEEE荣誉勋章

    近日,90 岁的 IEEE 终身 Fellow、以色列科学家 Jacob Ziv 因其「对信息论和数据压缩技术的重要贡献和杰出研究领导地位」获得本年度的 IEEE 荣誉勋章。 ? Jacob Ziv 和 Lempel-Ziv 算法 随着互联网和计算机技术的发展,无损数据压缩算法的应用也越来越广泛。 LZ77 与 LZ78 是 Abraham Lempel 与 Jacob Ziv 在 1977 年以及 1978 年发表的论文中提出的两个无损数据压缩算法,二人脱离了 Huffman 及算术编码的设计思路 LZ 是世界上第一个成功的主流通用压缩算法,该算法及 Jacob Ziv 的分析为后来的通用算法工作奠定了基础。 他的研究兴趣包括数据压缩、信息论和统计通信理论。 在此之前,Jacob Ziv 曾获得多项荣誉。

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    Hadoop 数据压缩简介

    2.1 Gzip gzip 是 Hadoop 内置压缩方法,基于 DEFLATE 算法,组合 LZ77 和 Huffman 编码。 2.2 Bzip2 bzip2 能够进行高质量的数据压缩。 折衷 所有压缩算法都在空间与时间上进行权衡:更快的压缩和解压缩速度通常以更少的空间节省为代价,意味着耗费更大的空间。 gzip 格式使用 DEFLATE 算法存储压缩数据,DEFLATE 算法将数据存储为一系列压缩的数据块。 Bzip2文件压缩效果良好,也可以拆分,但是解压缩算法速度比较慢,无法跟上在 Hadoop 作业中常见的流式磁盘读取。

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    常用的数据压缩lib

    最近项目需要使用数据压缩,下面针对数据压缩库进行调研,并进行简单记录,对于关于库的介绍,可以在官网阅读最新的文档,我就不在这里重复了: A fast compressor/decompressor: https ://github.com/google/snappy (用于更快的数据压缩) zlib: https://www.zlib.net/ (用于数据压缩)  gzip, bzip2, LZ4 等; 7zip

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    Apache站点优化-数据压缩

    一、数据压缩介绍 数据从服务器传输到客户端,需要传输时间,文件越大传输时间就越长,为了减少传输时间,我们一般把数据压缩后在传给客户端。 虽然两者都是使用的Gzip压缩算法,它们的运作原理是类似的。 第二个区别是压缩质量。mod_deflate 压缩速度略快而mod_gzip 的压缩比略高。 应用场景:数据压缩传输 优化目的:提升用户访问页面加载速度,节约带宽 二、数据压缩实现 1)开启模块 LoadModule deflate_module modules/mod_deflate.so 2

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    BigData--Hadoop数据压缩

    Hadoop数据压缩 1、MR支持的压缩编码 压缩格式 hadoop自带? 算法 文件扩展名 是否可切分 换成压缩格式后,原来的程序是否需要修改 DEFLATE 是,直接使用 DEFLATE .deflate 否 和文本处理一样,不需要修改 Gzip 是,直接使用 DEFLATE LZO com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec 压缩性能的比较 压缩算法 8.3GB 1.8GB 17.5MB/s 58MB/s bzip2 8.3GB 1.1GB 2.4MB/s 9.5MB/s LZO 8.3GB 2.9GB 49.3MB/s 74.6MB/s 2、数据压缩位置

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    优化SqlServer--数据压缩

    数据压缩是对存储和性能优势的加强。减少数据库占用的磁盘空间量将减少整体数据文件存储空间,在一下几个方面增加吞吐量:      1.更好的I/O利用率,每个页面可以读写更多的数据。      由于数据压缩必须考虑I/O 和CPU之间的平衡,压缩和解压缩都需要CPU处理。因此数据压缩对于旧数据和不经常查询的数据更有意义。     这里我们主讨论两种压缩:一是行压缩;二是页面压缩。                               ,   [@data_compression=] --压缩类型(none\row\page)                              [;]  监控数据压缩 最后还要注意数据压缩的注意事项: 1.启用和禁用表或群集索引压缩会重构所有费群集索引。         2.不能在稀疏列中使用压缩。         3.超出行的LOB 不能压缩。

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    数据压缩与信息熵

    数据压缩与信息熵 1992年,美国佐治亚州的WEB Technology公司,宣布做出了重大的技术突破。 好的压缩算法,可以将冗余降到最低,以至于再也没有办法进一步压缩。所以,压缩已经压缩过的文件(递归压缩),通常是没有意义的。 03 压缩的极限 知道了压缩原理之后,就可以计算压缩的极限了。 机器学习算法与Python学习

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    MPEG中的数据压缩综述

    / s传输预算内传输5.1声道音频;第2部“分空间音频对象编码”(SAOC)允许对混合对象的多通道信号进行非常有效的编码;第3部分“统一语音和音频编码”(USAC)将语音编码和音频编码工具组合成一种算法 两种标准中的算法都是有损的、可扩展的、渐进的,并且支持对点云子集的随机访问。 传感器/执行器 当MPEG考虑在用户所在的真实世界和MPEG媒体产生的任何类型的虚拟世界之间进行信息交换时,MPEG认为需要解决从传感器和数据到执行器的数据压缩问题。 MPEG-IoMT第3部分“IoMT媒体数据格式和API”还解决了基于媒体的传感器和执行器数据压缩的问题。 What’s next?

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