数据是如何压缩的

㈠ 数据无损压缩技术到底怎么实现的

无损数据压缩（Lossless Compression）是指使用压缩后的数据进行重构（或者叫做还原，解压缩），重构后的数据与原来的数据完全相同；无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。也就是说数据经过压缩后信息不受损失，还能完全恢复到压缩前的原样。它和有损数据压缩相对。这种压缩通常压缩比小于有损数据压缩的压缩比。
一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/2～1/4。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼（Huffman）算法和LZW(Lenpel-Ziv & Welch）压缩算法。

㈡ SQL数据库如何压缩

具体方法有3种。
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是在这里是同义的，随便执行哪一句都可以。
第二步：
1.收缩特定数据库的所有数据和日志文件，执行：
dbcc
shrinkdatabase
(database_name,[,target_percent])
--
database_name是要收缩的数据库名称；target_percent是数据库收缩后的数据库文件中所要的剩余可用空间百分比。
2.收缩一次一个特定数据库中的数据或日志文件，执行
dbcc
shrinkfile(file_id,[,target_size])
--
file_id是要收缩的文件的标识
(id)
号,若要获得文件
id，请使用
file_id
函数或在当前数据库中搜索
sysfiles；target_size是用兆字节表示的所要的文件大小（用整数表示）。如果没有指定，dbcc
shrinkfile
将文件大小减少到默认文件大小。两个dbcc都可以带上参数notruncate或truncateonly，具体意思查看联机帮助.
方法二：
第一步：
先备份整个数据库以备不测
。
第二步：
备份结束后，在query
analyzer中执行如下的语句：
exec
sp_detach_db
yourdbname,true
--卸除这个db在mssql中的注册信息
第三步：
到日志的物理文件所在的目录中去删除该日志文件或者将该日志文件移出该目录
第四步：
在query
analyzer中执行如下的语句：
exec
sp_attach_single_file_db
yourdbname,'
d:\mssql\data\yourdbname_data.mdf
'
--以单文件的方式注册该db，如果成功则mssql将自动为这个db生成一个500k的日志文件。
方法三:
1.
进入企业管理器，选中数据库，比如demo
2.
所有任务->分离数据库
3.
到数据库文件的存放目录，将muonline_log.ldf文件删除，以防万一，你可以拷出去
4.
企业管理器->附加数据库，选muonline，这个时候你会看见日志文件这项是一个叉，不要紧，继续，此时数据库就会提示你该数据库无日志是否创建一个新的，确定就是了。
5.
记得数据库重新附加后用户要重新设置一下。
如果以后,不想要它变大:
sql2000下使用：
在数据库上点右键->属性->选项->故障恢复-模型-选择-简单模型。
或用sql语句：
alter
database
数据库名
set
recovery
simple

㈢ 如何把数据包压缩为T A R格式

网络搜索7-zip，第一个条目，下载并安装。
在桌面新建一个test测试文件夹，右击，选择菜单添加到压缩包。
这里只需要改压缩格式参数为tar，就会成一个test.tar。
如果只是需要生成tar那么就成功了，接下来继续生成gz包。生成gz包的重点是要在tar的格式的文件上右击，可以理解为gz包依赖tar包。这里右击test.tar。
打开压缩界面，再次选择压缩格式，选择gzip格式，然后就生成test.tar.gz包了。
成功生成的tar.gz表。可以在linux下使用tar-zxvftest.tar.gz来解压缩。

㈣ 数据压缩

数据压缩技术主要研究数据的表示、传输和转换方法，目的是减少数据所占据的存储空间和缩短数据传输时所需要的时间。

衡量数据压缩的3个主要指标：一是压缩前后所需的信息存储量之比要大；二是实现压缩的算法要简单，压缩、解压缩速度快，要尽可能做到实时压缩和解压缩；三是恢复效果要好，要尽可能完全恢复原始数据。

数据压缩主要应用于两个方面。一是传输：通过压缩发送端的原始数据，并在接收端进行解压恢复，可以有效地减少传输时间和增加信道带宽。二是存储：在存储时压缩原始数据，在使用时进行解压，可大大提高存储介质的存储量。

数据压缩按照压缩的失真度分成两种类型：一种叫作无损压缩，另一种叫作有损压缩。

无损压缩是指使用压缩后的数据进行重构（或者叫作还原、解压缩），重构后的数据与原来的数据完全相同；无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/4～1/2。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼（Huffman）算法、算术算法、游程算法和LZW（Lenpel-Ziv ＆ Welch）压缩算法。

1）霍夫曼算法属于统计式压缩方法，其原理是根据原始数据符号发生的概率进行编码。在原始数据中出现概率越高的符合，相应的码长越短，出现概率越少的符合，其码长越长。从而达到用尽可能少的符号来表示原始数据，实现对数据的压缩。

2）算术算法是基于统计原理，无损压缩效率最高的算法。即将整段要压缩的数据映射到一段实数半封闭的范围［0，1）内的某一区段。该区段的范围或宽度等于该段信息概率。即是所有使用在该信息内的符号出现概率全部相乘后的概率值。当要被编码的信息越来越长时，用来代表该信息的区段就会越来越窄，用来表示这个区段的位就会增加。

3）游程算法是针对一些文本数据特点所设计的压缩方法。主要是去除文本中的冗余字符或字节中的冗余位，从而达到减少数据文件所占的存储空间。压缩处理流程类似于空白压缩，区别是在压缩指示字符之后加上一个字符，用于表明压缩对象，随后是该字符的重复次数。本算法具有局限性，很少单独使用，多与其他算法配合使用。

4）LZW算法的原理是用字典词条的编码代替在压缩数据中的字符串。因此字典中的词条越多，压缩率越高，加大字典的容量可以提高压缩率。字典的容量受计算机的内存限制。

有损压缩是指使用压缩后的数据进行重构，重构后的数据与原来的数据有所不同，但不影响人对原始资料表达的信息造成误解。有损压缩适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场合。例如，图像和声音的压缩就可以采用有损压缩，因为其中包含的数据往往多于我们的视觉系统和听觉系统所能接收的信息，丢掉一些数据而不至于对声音或者图像所表达的意思产生误解，但可大大提高压缩比。

㈤ 怎样进行数据压缩

winrar、zip等压缩软件都可以

㈥ 数据压缩的原理是什么谢~

将原有的数据经过物理压缩，使其占地空间减少，但不会影响文件应用性

㈦ 数据压缩的基本原理

数据压缩的基本原理

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数据压缩技术就是对原始数据进行数据编码或压缩编码。

目前常用的压缩编码有：冗余压缩法（无损压缩法、熵编码）和熵压缩法（有损压缩法）两类。

无损压缩是可逆的；有损压缩是不可逆的。

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变长编码

使用长度可变的代码来对以不同频率出现的样本进行编码。

1·Huffman编码

Huffman编码又称最佳编码。

Huffman编码过程是：

*将信源符号按概率递减顺序排列；

*把两个最小的概率加起来，作为新符号的概率；

*重复上述两步骤，直到概率的和达到1为止；

*在每次合并消息时，将被合并的消息赋予1和0或赋予0和1；

*寻找从每一信源符号到概率为1的路经，记录下路经上的1和0；

*对每一符号写出从码树的根到终结点1、0序列。

例：对信源

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

进行Huffman编码。

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

2·算术编码

算术编码是一种二元编码。

这种编码方法是在不考虑信源统计的情况下，只要监视一小段时间内码字出现的频率，不管统计是平稳的或非平稳的，编码的码率总能趋近于信源熵值，每次迭代的编码算法只处理一个数据符号，并且只有算术运算。

对二进制编码来说，信源符号只有两个。在算术编码的初级阶段，可设一个大概率Pe和小概率Qe，然后对被编码比特流符号进行判断。

其步骤：

*设编码初始化子区间为[0，1]，Qe从0算起，则Pe=1-Qe。

*确定子区间起始位置：子区间起始位置=前子区间的长度+ 当前符号的区间左端X前子区间长度

*确定新子区间长度：新子区间长度=前子区间的长度X当前符号的概率

*随着被编码数据流符号的输入，子区间逐渐缩小，

*最后得到的子区间长度决定了表示该区域内的某一个数所需的位数。

例：P42

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预测编码

（自习）

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变换编码

变换编码是指对信号进行变换后在编码。

例如：

典型的编码结构是：

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模型编码

模型编码是指采用模型的方法对传输的图像进行参数估测。

模型编码有：随机马尔可夫场和分形图像编码。

1·分形的概念

分形的含义是其组成部分以某种方式与整体相似的形（一类无规则、混乱而复杂），其局部与整体有相似性的体系，即：自相似性体系。

2·分形编码

*基本原理：分形的方法是把一幅数字图像，通过一些图像处理技术将原始图像分成一些子图像，然后在分形集中查找这样的子图像。分形集存储许多迭代函数，通过迭代函数的反复迭代，可以恢复原来的子图像。

分形编码压缩的步骤：

第一步：把图像划分为互不重叠的、任意大小的的D分区；

第二步：划定一些可以相互重叠的、比D分区大的R分区；

第三步：为每个D分区选定仿射变换表。

分形编码解压步骤：

首先从文件中读取D分区划分方式的信息和仿射变换系数等数据；

然后划定两个同样大小的缓冲区给D图像和R图像，并把R初始化到任一初始阶段；

根据仿射变换系数把其相应的R分区做仿射变换，并用变换后的数据取代该D分区的原有数据；

对D中所有的D分区都进行上述操作，全部完成后就形成一个新的D图像；

再把新D图像的内容拷贝到R中，把新R当作D，D当作R，重复操作（迭代）。

。分形编码的特点：

压缩比高，压缩后的文件容量与图像像素数无关，在压缩时时间长但解压缩速度快。

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㈧ 如何对集合中的数据进行压缩

1 ） 数据压缩编码中的量化处理，是指以 PCM 码作为输入，经正交变换、差分、 或预测处理后，熵编码之前，对正交变换系数、差值或预测误差的量化处理。 （ 2 ） 量化 处理是一个多对一的处理过程，是个不可逆过程。

㈨ 数据压缩技术分为哪两类使用方法是什么

【导读】数据压缩技术是大数据传输过程中需要采用的一种数据存储方法。那么数据压缩技术分为哪两类?使用方法是什么呢?为此小编今天就来和大家细细聊聊关于数据压缩技术那些事，同时也提醒各位大数据工程师在使用数据压缩过程中的一些注意事项及使用方法。

在数据压缩中，通过使用比原始数据更少的位来对数据进行编码，数据压缩有两种方法：无损压缩，它消除了冗余但不丢失任何原始数据;有损数据压缩，可通过删除不必要或不太重要的信息来修改数据，在大数据的传输和存储中使用数据压缩非常重要，因为它减少了IT部门必须为该数据提供的网络带宽和存储量，同样重要的是，您实际上并不想保留某些类型的大数据，例如作为物联网(IoT)通信数据一部分的设备间握手引起的抖动。

为了最大程度地利用大数据进行数据压缩，您必须知道何时何地使用不同类型的数据压缩工具和公式。选择数据压缩方法时，请牢记以下几条有用的准则：

何时使用无损数据压缩

如果您有一个大数据应用程序，并且无法承受丢失任何数据的麻烦，并且需要解压缩压缩的每个字节的数据，那么您将需要一种无损的数据压缩方法，当您压缩来自数据库的数据时，即使您意味着必须存储更多的数据，也希望进行无损数据压缩。在选择将此数据重新提交到其数据库时，您需要解压缩完整数据，以便它可以与数据库端的数据匹配并进行存储。

何时使用有损数据压缩

有时您不需要或不需要所有数据，例如物联网和网络设备的抖动，您不需要这些数据，只需提供给您业务所需的上下文信息的数据即可。第二个示例是在数据压缩过程的前端可能使用的数据压缩公式中使用人工智能(AI)，如果您正在研究一个特定的问题，并且只希望与该问题直接相关的数据，则可以决定让数据压缩公式不包含与该问题无关的任何数据。

如何选择正确的编解码器

一个编解码器是一个硬件，软件的组合，压缩和解压缩数据，所以它在大数据压缩和解压缩操作的核心作用，编解码器有许多种，因此为正确的数据或文件类型选择正确的编解码器很重要，您选择的编解码器类型将取决于您尝试压缩的数据和文件类型，有无损和有损数据的编解码器，也有一些编解码器必须将所有数据文件作为“整体”处理，而其他编解码器可以将数据分割开，以便可以对其进行并行处理，然后在其目的地重新组合，某些编解码器设置用于可视数据，而其他编解码器仅处理音频数据。

为什么数据压缩很重要?

确定将用于大数据的数据压缩类型是大数据操作的重要组成部分，仅在资源端，IT人员就无法承受处理失控和迅速发展的存储的成本，即使必须完整存储数据，也应尽可能地对其进行压缩，也就是说，您可以采取其他步骤来限制存储和处理，以及针对大数据压缩中采用的算法和方法的最适合操作，掌握这些选项是IT部门的关键数据点。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据压缩技术分为哪两类?使用方法是什么?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

㈩ 简述数据为什么可以压缩数据压缩有几种

数据压缩是指在不丢失信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间。数据压缩包括有损压缩和无损压缩。