數據是如何壓縮的

㈠ 數據無損壓縮技術到底怎麼實現的

無損數據壓縮（Lossless Compression）是指使用壓縮後的數據進行重構（或者叫做還原，解壓縮），重構後的數據與原來的數據完全相同；無損壓縮用於要求重構的信號與原始信號完全一致的場合。也就是說數據經過壓縮後信息不受損失，還能完全恢復到壓縮前的原樣。它和有損數據壓縮相對。這種壓縮通常壓縮比小於有損數據壓縮的壓縮比。
一個很常見的例子是磁碟文件的壓縮。根據目前的技術水平，無損壓縮演算法一般可以把普通文件的數據壓縮到原來的1/2～1/4。一些常用的無損壓縮演算法有霍夫曼（Huffman）演算法和LZW(Lenpel-Ziv & Welch）壓縮演算法。

㈡ SQL資料庫如何壓縮

具體方法有3種。
方法一:
第一步：
backup
log
database_name
with
no_log
或者
backup
log
database_name
with
truncate_only
--
no_log和truncate_only是在這里是同義的，隨便執行哪一句都可以。
第二步：
1.收縮特定資料庫的所有數據和日誌文件，執行：
dbcc
shrinkdatabase
(database_name,[,target_percent])
--
database_name是要收縮的資料庫名稱；target_percent是資料庫收縮後的資料庫文件中所要的剩餘可用空間百分比。
2.收縮一次一個特定資料庫中的數據或日誌文件，執行
dbcc
shrinkfile(file_id,[,target_size])
--
file_id是要收縮的文件的標識
(id)
號,若要獲得文件
id，請使用
file_id
函數或在當前資料庫中搜索
sysfiles；target_size是用兆位元組表示的所要的文件大小（用整數表示）。如果沒有指定，dbcc
shrinkfile
將文件大小減少到默認文件大小。兩個dbcc都可以帶上參數notruncate或truncateonly，具體意思查看聯機幫助.
方法二：
第一步：
先備份整個資料庫以備不測
。
第二步：
備份結束後，在query
analyzer中執行如下的語句：
exec
sp_detach_db
yourdbname,true
--卸除這個db在mssql中的注冊信息
第三步：
到日誌的物理文件所在的目錄中去刪除該日誌文件或者將該日誌文件移出該目錄
第四步：
在query
analyzer中執行如下的語句：
exec
sp_attach_single_file_db
yourdbname,'
d:\mssql\data\yourdbname_data.mdf
'
--以單文件的方式注冊該db，如果成功則mssql將自動為這個db生成一個500k的日誌文件。
方法三:
1.
進入企業管理器，選中資料庫，比如demo
2.
所有任務->分離資料庫
3.
到資料庫文件的存放目錄，將muonline_log.ldf文件刪除，以防萬一，你可以拷出去
4.
企業管理器->附加資料庫，選muonline，這個時候你會看見日誌文件這項是一個叉，不要緊，繼續，此時資料庫就會提示你該資料庫無日誌是否創建一個新的，確定就是了。
5.
記得資料庫重新附加後用戶要重新設置一下。
如果以後,不想要它變大:
sql2000下使用：
在資料庫上點右鍵->屬性->選項->故障恢復-模型-選擇-簡單模型。
或用sql語句：
alter
database
資料庫名
set
recovery
simple

㈢ 如何把數據包壓縮為T A R格式

網路搜索7-zip，第一個條目，下載並安裝。
在桌面新建一個test測試文件夾，右擊，選擇菜單添加到壓縮包。
這里只需要改壓縮格式參數為tar，就會成一個test.tar。
如果只是需要生成tar那麼就成功了，接下來繼續生成gz包。生成gz包的重點是要在tar的格式的文件上右擊，可以理解為gz包依賴tar包。這里右擊test.tar。
打開壓縮界面，再次選擇壓縮格式，選擇gzip格式，然後就生成test.tar.gz包了。
成功生成的tar.gz表。可以在linux下使用tar-zxvftest.tar.gz來解壓縮。

㈣ 數據壓縮

數據壓縮技術主要研究數據的表示、傳輸和轉換方法，目的是減少數據所佔據的存儲空間和縮短數據傳輸時所需要的時間。

衡量數據壓縮的3個主要指標：一是壓縮前後所需的信息存儲量之比要大；二是實現壓縮的演算法要簡單，壓縮、解壓縮速度快，要盡可能做到實時壓縮和解壓縮；三是恢復效果要好，要盡可能完全恢復原始數據。

數據壓縮主要應用於兩個方面。一是傳輸：通過壓縮發送端的原始數據，並在接收端進行解壓恢復，可以有效地減少傳輸時間和增加信道帶寬。二是存儲：在存儲時壓縮原始數據，在使用時進行解壓，可大大提高存儲介質的存儲量。

數據壓縮按照壓縮的失真度分成兩種類型：一種叫作無損壓縮，另一種叫作有損壓縮。

無損壓縮是指使用壓縮後的數據進行重構（或者叫作還原、解壓縮），重構後的數據與原來的數據完全相同；無損壓縮用於要求重構的信號與原始信號完全一致的場合。一個很常見的例子是磁碟文件的壓縮。根據目前的技術水平，無損壓縮演算法一般可以把普通文件的數據壓縮到原來的1/4～1/2。一些常用的無損壓縮演算法有霍夫曼（Huffman）演算法、算術演算法、遊程演算法和LZW（Lenpel-Ziv ＆ Welch）壓縮演算法。

1）霍夫曼演算法屬於統計式壓縮方法，其原理是根據原始數據符號發生的概率進行編碼。在原始數據中出現概率越高的符合，相應的碼長越短，出現概率越少的符合，其碼長越長。從而達到用盡可能少的符號來表示原始數據，實現對數據的壓縮。

2）算術演算法是基於統計原理，無損壓縮效率最高的演算法。即將整段要壓縮的數據映射到一段實數半封閉的范圍［0，1）內的某一區段。該區段的范圍或寬度等於該段信息概率。即是所有使用在該信息內的符號出現概率全部相乘後的概率值。當要被編碼的信息越來越長時，用來代表該信息的區段就會越來越窄，用來表示這個區段的位就會增加。

3）遊程演算法是針對一些文本數據特點所設計的壓縮方法。主要是去除文本中的冗餘字元或位元組中的冗餘位，從而達到減少數據文件所佔的存儲空間。壓縮處理流程類似於空白壓縮，區別是在壓縮指示字元之後加上一個字元，用於表明壓縮對象，隨後是該字元的重復次數。本演算法具有局限性，很少單獨使用，多與其他演算法配合使用。

4）LZW演算法的原理是用字典詞條的編碼代替在壓縮數據中的字元串。因此字典中的詞條越多，壓縮率越高，加大字典的容量可以提高壓縮率。字典的容量受計算機的內存限制。

有損壓縮是指使用壓縮後的數據進行重構，重構後的數據與原來的數據有所不同，但不影響人對原始資料表達的信息造成誤解。有損壓縮適用於重構信號不一定非要和原始信號完全相同的場合。例如，圖像和聲音的壓縮就可以採用有損壓縮，因為其中包含的數據往往多於我們的視覺系統和聽覺系統所能接收的信息，丟掉一些數據而不至於對聲音或者圖像所表達的意思產生誤解，但可大大提高壓縮比。

㈤ 怎樣進行數據壓縮

winrar、zip等壓縮軟體都可以

㈥ 數據壓縮的原理是什麼謝~

將原有的數據經過物理壓縮，使其佔地空間減少，但不會影響文件應用性

㈦ 數據壓縮的基本原理

數據壓縮的基本原理

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數據壓縮技術就是對原始數據進行數據編碼或壓縮編碼。

目前常用的壓縮編碼有：冗餘壓縮法（無損壓縮法、熵編碼）和熵壓縮法（有損壓縮法）兩類。

無損壓縮是可逆的；有損壓縮是不可逆的。

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變長編碼

使用長度可變的代碼來對以不同頻率出現的樣本進行編碼。

1·Huffman編碼

Huffman編碼又稱最佳編碼。

Huffman編碼過程是：

*將信源符號按概率遞減順序排列；

*把兩個最小的概率加起來，作為新符號的概率；

*重復上述兩步驟，直到概率的和達到1為止；

*在每次合並消息時，將被合並的消息賦予1和0或賦予0和1；

*尋找從每一信源符號到概率為1的路經，記錄下路經上的1和0；

*對每一符號寫出從碼樹的根到終結點1、0序列。

例：對信源

[X1，X2，X3，X4，X5，X6]=[0.25，0.25，0.20，0.15，0.10，0.05]

進行Huffman編碼。

其中：X1=01；X2=10；X3=11；X4=000；X5=0010；X6=0011。

2·算術編碼

算術編碼是一種二元編碼。

這種編碼方法是在不考慮信源統計的情況下，只要監視一小段時間內碼字出現的頻率，不管統計是平穩的或非平穩的，編碼的碼率總能趨近於信源熵值，每次迭代的編碼演算法只處理一個數據符號，並且只有算術運算。

對二進制編碼來說，信源符號只有兩個。在算術編碼的初級階段，可設一個大概率Pe和小概率Qe，然後對被編碼比特流符號進行判斷。

其步驟：

*設編碼初始化子區間為[0，1]，Qe從0算起，則Pe=1-Qe。

*確定子區間起始位置：子區間起始位置=前子區間的長度+ 當前符號的區間左端X前子區間長度

*確定新子區間長度：新子區間長度=前子區間的長度X當前符號的概率

*隨著被編碼數據流符號的輸入，子區間逐漸縮小，

*最後得到的子區間長度決定了表示該區域內的某一個數所需的位數。

例：P42

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預測編碼

（自習）

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變換編碼

變換編碼是指對信號進行變換後在編碼。

例如：

典型的編碼結構是：

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模型編碼

模型編碼是指採用模型的方法對傳輸的圖像進行參數估測。

模型編碼有：隨機馬爾可夫場和分形圖像編碼。

1·分形的概念

分形的含義是其組成部分以某種方式與整體相似的形（一類無規則、混亂而復雜），其局部與整體有相似性的體系，即：自相似性體系。

2·分形編碼

*基本原理：分形的方法是把一幅數字圖像，通過一些圖像處理技術將原始圖像分成一些子圖像，然後在分形集中查找這樣的子圖像。分形集存儲許多迭代函數，通過迭代函數的反復迭代，可以恢復原來的子圖像。

分形編碼壓縮的步驟：

第一步：把圖像劃分為互不重疊的、任意大小的的D分區；

第二步：劃定一些可以相互重疊的、比D分區大的R分區；

第三步：為每個D分區選定仿射變換表。

分形編碼解壓步驟：

首先從文件中讀取D分區劃分方式的信息和仿射變換系數等數據；

然後劃定兩個同樣大小的緩沖區給D圖像和R圖像，並把R初始化到任一初始階段；

根據仿射變換系數把其相應的R分區做仿射變換，並用變換後的數據取代該D分區的原有數據；

對D中所有的D分區都進行上述操作，全部完成後就形成一個新的D圖像；

再把新D圖像的內容拷貝到R中，把新R當作D，D當作R，重復操作（迭代）。

。分形編碼的特點：

壓縮比高，壓縮後的文件容量與圖像像素數無關，在壓縮時時間長但解壓縮速度快。

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㈧ 如何對集合中的數據進行壓縮

1 ） 數據壓縮編碼中的量化處理，是指以 PCM 碼作為輸入，經正交變換、差分、 或預測處理後，熵編碼之前，對正交變換系數、差值或預測誤差的量化處理。 （ 2 ） 量化 處理是一個多對一的處理過程，是個不可逆過程。

㈨ 數據壓縮技術分為哪兩類使用方法是什麼

【導讀】數據壓縮技術是大數據傳輸過程中需要採用的一種數據存儲方法。那麼數據壓縮技術分為哪兩類?使用方法是什麼呢?為此小編今天就來和大家細細聊聊關於數據壓縮技術那些事，同時也提醒各位大數據工程師在使用數據壓縮過程中的一些注意事項及使用方法。

在數據壓縮中，通過使用比原始數據更少的位來對數據進行編碼，數據壓縮有兩種方法：無損壓縮，它消除了冗餘但不丟失任何原始數據;有損數據壓縮，可通過刪除不必要或不太重要的信息來修改數據，在大數據的傳輸和存儲中使用數據壓縮非常重要，因為它減少了IT部門必須為該數據提供的網路帶寬和存儲量，同樣重要的是，您實際上並不想保留某些類型的大數據，例如作為物聯網(IoT)通信數據一部分的設備間握手引起的抖動。

為了最大程度地利用大數據進行數據壓縮，您必須知道何時何地使用不同類型的數據壓縮工具和公式。選擇數據壓縮方法時，請牢記以下幾條有用的准則：

何時使用無損數據壓縮

如果您有一個大數據應用程序，並且無法承受丟失任何數據的麻煩，並且需要解壓縮壓縮的每個位元組的數據，那麼您將需要一種無損的數據壓縮方法，當您壓縮來自資料庫的數據時，即使您意味著必須存儲更多的數據，也希望進行無損數據壓縮。在選擇將此數據重新提交到其資料庫時，您需要解壓縮完整數據，以便它可以與資料庫端的數據匹配並進行存儲。

何時使用有損數據壓縮

有時您不需要或不需要所有數據，例如物聯網和網路設備的抖動，您不需要這些數據，只需提供給您業務所需的上下文信息的數據即可。第二個示例是在數據壓縮過程的前端可能使用的數據壓縮公式中使用人工智慧(AI)，如果您正在研究一個特定的問題，並且只希望與該問題直接相關的數據，則可以決定讓數據壓縮公式不包含與該問題無關的任何數據。

如何選擇正確的編解碼器

一個編解碼器是一個硬體，軟體的組合，壓縮和解壓縮數據，所以它在大數據壓縮和解壓縮操作的核心作用，編解碼器有許多種，因此為正確的數據或文件類型選擇正確的編解碼器很重要，您選擇的編解碼器類型將取決於您嘗試壓縮的數據和文件類型，有無損和有損數據的編解碼器，也有一些編解碼器必須將所有數據文件作為「整體」處理，而其他編解碼器可以將數據分割開，以便可以對其進行並行處理，然後在其目的地重新組合，某些編解碼器設置用於可視數據，而其他編解碼器僅處理音頻數據。

為什麼數據壓縮很重要?

確定將用於大數據的數據壓縮類型是大數據操作的重要組成部分，僅在資源端，IT人員就無法承受處理失控和迅速發展的存儲的成本，即使必須完整存儲數據，也應盡可能地對其進行壓縮，也就是說，您可以採取其他步驟來限制存儲和處理，以及針對大數據壓縮中採用的演算法和方法的最適合操作，掌握這些選項是IT部門的關鍵數據點。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據壓縮技術分為哪兩類?使用方法是什麼?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

㈩ 簡述數據為什麼可以壓縮數據壓縮有幾種

數據壓縮是指在不丟失信息的前提下，縮減數據量以減少存儲空間，提高其傳輸、存儲和處理效率的一種技術方法。或按照一定的演算法對數據進行重新組織，減少數據的冗餘和存儲的空間。數據壓縮包括有損壓縮和無損壓縮。