Сжатие данных — это процесс уменьшения объема данных, при котором сохраняется их оригинальная информация. Цель сжатия — уменьшить объем хранимых или передаваемых данных, что помогает экономить ресурсы, такие как дисковое пространство или пропускную способность сети. Существует два типа сжатия: потерянное и без потерь.
-
Потерянное сжатие используется в таких форматах, как JPEG, MP3, где часть информации теряется, но для пользователя это может быть несущественно.
-
Сжатие без потерь позволяет полностью восстановить исходные данные, что важно для текстовых документов, программного кода и других типов данных, где сохранение точности критично.
1. Алгоритм Лемпеля-Зива (LZ77)
Алгоритм LZ77 был предложен в 1977 году израильскими исследователями Абрахамом Лемпелем и Якобом Зивом. Этот алгоритм является основой для многих популярных методов сжатия данных, таких как формат ZIP и GZIP.
Принцип работы:
Алгоритм LZ77 работает путем поиска повторяющихся подстрок в данных и замены их ссылками на предыдущие появления. В процессе работы алгоритм создает так называемую словарь (или окно), в котором он ищет повторяющиеся фрагменты данных. Когда он находит повторение, он заменяет его на пару чисел: дистанцию (откуда начинается повторение) и длину (сколько символов повторяется).
Пример:
Допустим, у нас есть строка:
ABABAB
Алгоритм LZ77 заменяет второе и третье “AB” на ссылку к первому “AB” с длиной 2 и смещением 0, и результат сжатия будет:
(A, 0, 1) (B, 0, 1) (A, 1, 2)
Преимущества:
-
Простота реализации.
-
Хорошо работает для данных с большим количеством повторений.
Недостатки:
-
Алгоритм может быть неэффективен для данных без повторений.
-
Требует достаточно большой памяти для хранения словаря.
2. Алгоритм Лемпеля-Зива (LZ78)
Алгоритм LZ78 также был предложен Лемпелем и Зивом в 1978 году. Это улучшенная версия LZ77, которая работает немного по-другому.
Принцип работы:
Алгоритм LZ78 строит словарь в процессе сжатия. Каждый раз, когда он находит повторение, он добавляет новое сочетание символов в словарь. Вместо того чтобы ссылаться на старые фрагменты, как в LZ77, LZ78 создает новые записи в словаре с добавлением новых пар (номер записи в словаре, следующий символ).
Пример:
Для строки:
ABABAB
LZ78 создает словарь, в который заносятся новые записи:
(0, A), (0, B), (1, A), (2, B), (3, A)
Где числа — это индексы в словаре, а символы — те символы, которые следуют за данными индексами.
Преимущества:
-
Простой в реализации.
-
Часто используется в алгоритмах сжатия для данных, где часто повторяются длинные фрагменты.
Недостатки:
- Проблемы с эффективностью на данных, где фрагменты не повторяются.
3. Алгоритм Хаффмана
Алгоритм Хаффмана — это алгоритм сжатия без потерь, предложенный Дэвидом Хаффманом в 1952 году. Он используется в таких форматах, как ZIP, JPEG и MP3, и является одним из наиболее известных алгоритмов сжатия.
Принцип работы:
Алгоритм Хаффмана использует принцип, называемый кодированием с переменной длиной. Он создает дерево частот, где символы с высокой частотой появления получают короткие коды, а символы с низкой частотой — длинные коды. Таким образом, часто встречающиеся символы будут кодироваться с меньшим количеством бит, что позволяет эффективно сжать данные.
-
Сначала алгоритм анализирует частоту появления каждого символа в данных.
-
Затем строится дерево Хаффмана, где каждое ребро представляет собой объединение двух наименее часто встречающихся символов, и так до тех пор, пока не будет построено одно дерево.
-
Каждому символу присваивается уникальный код, полученный из дерева.
Пример:
Для строки:
ABRACADABRA
Алгоритм Хаффмана создаст дерево, где для самых часто встречающихся символов, например, “A”, будет присвоен более короткий код.
Преимущества:
-
Очень эффективен для текстовых данных, где некоторые символы повторяются чаще других.
-
Сжатие данных с высоким коэффициентом сжатия.
Недостатки:
-
Алгоритм требует дополнительной памяти для хранения дерева кодов.
-
Может быть неэффективен для данных, где все символы встречаются с одинаковой частотой.
В дополнение к классическим алгоритмам сжатия, таким как LZ77, LZ78 и Алгоритм Хаффмана, в современных системах хранения и обработки данных используются более сложные и высокоэффективные алгоритмы сжатия, специально разработанные для обработки больших объемов данных. Такие алгоритмы, как правило, обеспечивают лучшее сжатие и более быстрый доступ к данным в условиях высоких требований к производительности и масштабируемости. Рассмотрим несколько современных алгоритмов сжатия, которые используются в таких системах:
1. Сжатие с использованием алгоритма Zstd
Zstd (Zstandard) — это современный алгоритм сжатия данных с высоким коэффициентом сжатия и высокой скоростью работы. Он был разработан Facebook и является одним из самых популярных алгоритмов сжатия в современных системах обработки данных.
Принцип работы:
Zstd использует компромисс между сжатием и скоростью декомпрессии. Он предоставляет отличные результаты как по скорости, так и по сжатию, что делает его идеальным для систем, обрабатывающих большие объемы данных в реальном времени. Zstd использует метод сжатия словарного кодирования и поблочного сжатия, где данные разбиваются на блоки фиксированного размера и сжимаются с использованием методов, аналогичных тем, что используются в алгоритмах LZ77 и LZ78, но с дополнительными оптимизациями.
Преимущества:
-
Отличное соотношение между сжатием и скоростью.
-
Меньшее потребление памяти по сравнению с другими алгоритмами сжатия, такими как gzip или bzip2.
-
Множество настроек для различных уровней сжатия.
2. Алгоритм сжатия LZ4
LZ4 — это еще один высокоскоростной алгоритм сжатия, который акцентирует внимание на быстроте работы, а не на максимально возможном сжатии данных. Это идеальный алгоритм для случаев, когда требуется быстрое сжатие и распаковка, например, в системах, где данные часто обновляются или записываются, а скорость важнее максимального сжатия.
Принцип работы:
LZ4 использует технику сжатия на основе LZ77, где подстроки заменяются на ссылки на предыдущие в потоке данных. Основное внимание уделяется минимизации времени, затрачиваемого на сжатие и распаковку, что делает LZ4 подходящим для использования в реальном времени.
Преимущества:
-
Очень высокая скорость сжатия и декомпрессии.
-
Подходит для использования в системах с большими объемами данных и высокой нагрузкой.
-
Отлично подходит для логирования и систем мониторинга.
3. Алгоритм сжатия Brotli
Brotli — это алгоритм сжатия, разработанный Google, который сочетает в себе высокую степень сжатия и скорость. Этот алгоритм обычно используется в браузерах для сжатия HTTP-запросов и ответов, но также находит применение в системах хранения данных, благодаря своей эффективности.
Принцип работы:
Brotli использует методы сжатия, основанные на Dictionary compression, и улучшенные версии Huffman coding и LZ77. Он значительно улучшает сжатие по сравнению с gzip и другими алгоритмами, что делает его очень эффективным для использования в высоконагруженных системах.
Преимущества:
-
Высокая степень сжатия при сохранении хорошей скорости сжатия и распаковки.
-
Использует усовершенствованные методы сжатия, что делает его более эффективным для текстовых и бинарных данных.
-
Поддержка различных уровней сжатия.
4. Delta Encoding (Алгоритм кодирования разностей)
Delta Encoding — это метод сжатия, который используется для сжатия последовательностей чисел, путем сохранения разности между соседними значениями. Этот метод часто применяется в аналитических базах данных, таких как ClickHouse, для хранения временных рядов или числовых данных, где значения изменяются незначительно.
Принцип работы:
При применении delta-encoding, вместо того чтобы хранить сами значения, система хранит только разницу (дельту) между текущим значением и предыдущим. Это позволяет значительно сжать данные, особенно когда разница между значениями невелика.
Преимущества:
-
Очень эффективно сжимает данные, где изменения между соседними значениями малы.
-
Идеально подходит для временных рядов и других данных с последовательными значениями.
Использование:
- Применяется в ClickHouse для сжатия временных рядов и числовых данных.
Алгоритм сжатия Gzip
Gzip — это один из наиболее популярных алгоритмов сжатия, который используется для сжатия данных в UNIX-подобных системах, в веб-приложениях (например, для сжатия HTTP-трафика) и для архивирования файлов. Он основан на алгоритме DEFLATE, который является комбинацией LZ77 и Huffman coding.
Принцип работы:
Gzip использует LZ77 для поиска и замены повторяющихся строк в потоке данных, а Huffman coding используется для кодирования символов с различной частотой. Алгоритм сначала разделяет входные данные на блоки, затем сжимает каждый блок, создавая для каждого блока кодирование, которое сжимает данные.
Преимущества:
-
Простота в использовании, поддерживается практически всеми операционными системами.
-
Хороший баланс между степенью сжатия и скоростью сжатия.
-
Используется во многих веб-серверах (например, Apache, Nginx) для сжатия HTTP-запросов.
Недостатки:
-
По сравнению с современными алгоритмами сжатия, такими как Zstd, gzip имеет более низкую степень сжатия при сопоставимой скорости.
-
Медленнее, чем LZ4 или Zstd, особенно при большом объеме данных.
2. Алгоритм сжатия Bzip2
Bzip2 — это более мощный алгоритм сжатия по сравнению с gzip, который используется для достижения более высокой степени сжатия. Алгоритм использует метод сжатия Burrows-Wheeler Transform (BWT), который работает с блоками данных, а также включает Move-To-Front и Huffman coding для дальнейшей оптимизации.
Принцип работы:
Алгоритм Bzip2 состоит из нескольких этапов:
-
Burrows-Wheeler Transform (BWT) — преобразует строку данных в такую форму, которая позволяет достичь лучшего сжатия.
-
Move-to-Front — помогает повысить эффективность сжатия, переводя часто встречающиеся символы в начало строки.
-
Huffman coding — используется для сжатия преобразованных данных.
Этот процесс позволяет достичь значительно лучшего сжатия, чем gzip, особенно на больших объемах данных.
Преимущества:
-
Обеспечивает более высокую степень сжатия по сравнению с gzip.
-
Подходит для архивирования и работы с большими файлами, где важно уменьшить размер.
Недостатки:
-
Меньшая скорость сжатия и распаковки по сравнению с gzip, особенно при больших объемах данных.
-
Более сложная и медленная декомпрессия, что делает bzip2 менее подходящим для применения в реальном времени.