综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
Kafka 支持的压缩算法还挺多的，这一篇来站在Kafka的角度看一下压缩算法。就当前情况来说，支持GZIP、Snappy、LZ4 这三种压缩算法。具体是通过compression.type 来开启消息压缩并且设定具体的压缩算法。
综上，选择合适的压缩算法需要根据数据的特点和需求来权衡压缩比和压缩速度，同时考虑系统资源和数据类型等因素。在实际应用中，可以尝试使用不同的压缩算法，通过实验和性能测试来选择最佳的压缩算法。
数据压缩是保留相同或绝大部分数据前提下减小文件大小的过程。它的原理是消除不必要的数据或以更高效的格式重新组织数据。在进行数据压缩时，你可以选择使用有损方法或无损方法。有损方法会永久性地擦除掉一些数据，而无损方法则能保证持有全部的数据。使用哪类方法取决于你要让你的文件保持多大的精准度。
看过很多压缩相关的技术文章，大家都在讲各种压缩算法的技术实现原理及各压缩算法之间的压缩率的对比，哪个压缩算法好等等。这些技术文章非常好，可以指引我们在技术上不断钻研。本文将从另外一个大家讲的还比较少的角度，和大家一起探讨下如何在产品中使用好压缩算法。
《E往无前》系列将着重展现腾讯云大数据ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 日志成本下降25%+！腾讯云大数据ES Lucene压缩编码深度优化大揭秘 导语：Lucene作为Elasticsearch的底层索引引擎，提供了灵活的数据检索能力。但在日志数据领域，Lucene现有的设计导致数据膨胀较为严重，本文介绍了关于Lucene底层文件格式的系统性优化思路。这些优化特
我们称 Zstandard 或 Zstd 是一种快速的无损压缩算法，是针对 zlib 级别的实时压缩方案，以及更好的压缩比。它由一个非常快的熵阶段，由 Huff0 和 FSE 库提供。这个项目是作为开源的 BSD 许可收费的库，以及一个生成和解码 .zst 格式。
“智能压缩”按照又拍云的说法是，同时支持 Gzip 和 Brotli 压缩算法。根据用于浏览器开启自动选择不同压缩方式。
Kafka使用数据压缩，最高可提升约几十倍吞吐量。数据压缩不仅可节省存储空间，还可用于提升网络传输性能。这种使用压缩提升系统性能的方法，不仅在MQ使用，日常开发也可。比如传输大量数据或要在磁盘、数据库中存储较大数据，这些情况下，都可考虑使用数据压缩提升性能，还能节省网络带宽和存储空间。
ClickHouse通过列式存储、数据压缩算法、数据字典压缩、稀疏列压缩以及数据分区和分布式存储等创新技术和策略，实现了高效的数据压缩和存储。这使得ClickHouse在处理大规模数据和高吞吐量查询时具备了出色的性能。
数据压缩是提高 Web 站点性能的一种重要手段。对于有些文件来说，高达 70% 的压缩比率可以大大减低对于带宽的需求。随着时间的推移，压缩算法的效率也越来越高，同时也有新的压缩算法被发明出来，应用在客户端与服务器端。
存储引擎是一个图数据库的核心组件，它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景，以下存储引擎可以考虑使用：
压缩算法是一种通过减少数据量来节省存储空间或传输数据的技术。压缩算法可以分为两种类型：有损压缩和无损压缩。 有损压缩算法会牺牲一定的数据精度或质量，在压缩数据的同时丢失一些信息。这种算法适用于音频、视频等多媒体数据，例如JPEG和MP3等格式。 无损压缩算法则能够完全还原原始数据，不会造成数据丢失。这种算法适用于需要准确还原数据的场景，如文档、代码等，例如ZIP和GZIP等格式。 常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding（RLE）等。这些算法通过不同的方式对数据进行编码和解码，以实现数据压缩和解压缩的目的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。列存储，作为一种针对数据查询和数据分析设计的数据存储策略，在“大数据”越来越普及的今天可以说是相当地火热。相较于行存储，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，而这再次减少了数据的读取。以上正是列存储在处理数据查询和数据分析方面的天然优势，其中也有很多值得探讨的东西。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。
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。
除了上面这些压缩格式，像.jpg，.mp3，.avi这些，也都是有着压缩的作用，只不过跟上面.zip这些相比，它们执行的是有损压缩
点击关注公众号，Java干货及时送达 近日，国际电气与电子工程学会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，简称 IEEE）宣布，授予 IEEE 终身 Fellow Jacob Ziv 2021 年度 IEEE 荣誉勋章。 Jacob Ziv 这位如今已 90 岁的前辈，是一位以色列科学家，他开发了通用无损压缩算法 Lempel-Ziv，为后来的 GIF、PNG 和 ZIP 文件的开发奠定了坚实的基础。 1、无损压缩算法发展史 20 世纪 70
近日，国际电气与电子工程学会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，简称 IEEE）宣布，授予 IEEE 终身 Fellow Jacob Ziv 2021 年度 IEEE 荣誉勋章。
本文与前期推送“你真的理解数码技术吗？”“字节的秘密”是同一系列。 3.1压缩魔法 在数码世界中，容量和速度总是紧缺资源，我们总是希望能用尽量少的字节，装下更多的内容；我们的硬盘总是不够用；我们的网络总是不够快。这一切，都需要使用一些数字魔法来帮助我们——压缩算法。 3.1.1通用压缩算法原理 如何用尽量少的空间来存放尽量多的信息，这个问题一直是所有软件工程师都希望解决的。因此，首先有一些通用的压缩方法被提出来，虽然这些算法被应用的非常广泛，但是其原理确实非常简单的。我们常用的压缩软件，比如ZIP/
将大图分割成较小的子图，并将每个子图存储在单独的节点或分布式存储中。这样可以减小单个节点的存储和计算负载，并提高并行处理的效率。
文章：FLiCR: A Fast and Lightweight LiDAR Point Cloud Compression Based on Lossy RI
对于数据库系统而言，存储容量和数据安全是影响用户系统的成本及信息安全的重要因素。TDSQL PG版通过支持压缩来减少磁盘空间使用以此来节省成本，同时支持对表内容加密来保证用户数据的安全性。 探索前沿研究，聚焦技术创新。本期DB·洞见由腾讯云数据库高级工程师丁艳飞从工程创新的角度，为大家介绍TDSQL PG版透明压缩和透明加密的相关实现，主要包括整体架构介绍、压缩方法简介、透明压缩实现、加密脱敏介绍四个部分。 观看视频，获取完整版讲师分享内容 公众号福利：本期讲师课件获取方式，腾讯云数据库公众号后台回复“
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。最初的库是用 ANSI C 编写、并且遵从 GNU通用公共许可证发布的。现在 LZO 有用于 Perl、Python 以及 Java 的各种版本。代码版权的所有者是 Markus F. X. J. Oberhumer。 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。 *
Brotli是一种全新的数据格式，可以提供比Zopfli高20-26%的压缩比。据谷歌研究，Brotli压缩速度同zlib的Deflate实现大致相同，而在Canterbury语料库上的压缩密度比LZMA和bzip2略大。 链接：Google开源Brotli压缩算法 微软使用了一种基于谷歌提供的C代码的实现，向.NET Core 2.1添加了Brotli压缩支持。由于Brotli得到了许多Web浏览器和Web服务器的广泛支持，所以.NET Core提供对这项技术的支持是非常有用的。 什么是 Brotli 压
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 无损压缩鼻祖去世了，享年86岁。 他就是Abraham Lempel，来自以色列的科学家。 正是因为他和同事发明的LZ77/LZ78压缩算法，才有了Zip、GIF、PNG、TIFF、MP3、PDF等直到今天还在流行的文件格式。 他生前曾就职的的以色列理工学院评价他为“学院成立100年来最伟大的研究员之一”，并称很少有科学家“像他一样在技术发展以及我们的日常生活领域中都产生了如此大的影响”。 无数网友为他的离世哀悼。 有人还表示： 我的研究生论文主
在处理大规模数据时，要合理选择数据结构、设置合理的过期时间、使用索引和分布式锁等优化手段，以提高Redis字典的性能和可靠性。
0写在前面 web前端在越来越多的Hmtl5游戏 web App的复杂的web运用中需要更多有针对的压缩方案。 本文抛砖引玉，聊一下基于前端javascript以及Html5线上有损图像压缩，无损数据压缩方案等运用。 web项目需求中有很多资源压缩优化有很多不错的方案 比如针对文本js的compress 以及服务器gzip，比如sprite雪碧图+png压图。 在越来越多的Hmtl5游戏 webApp的复杂的web运用中需要更多有针对的压缩方案。 本文抛砖引玉，聊一下基于前端javascript以及H
本来这份ppt是打算在公司的FEConf大会上展示的，但是年初的新型冠状病毒疫情把这事儿给鸽了。话说16XX年春天，伦敦地区也爆发了一场惨绝人寰的鼠疫，然后牛顿大神在家隔离时宅出了包括二项式定理和微积分在内的一系列顶级学术成果，进而导致了人类第一次理论物理大爆发...
什么是Brotli压缩？【文章来源：https://www.zouaw.com/4358.html】
最近接触到一些海量数据存储的需求，为了解决这样的需求，一个想法是对数据进行一定程度的聚合。在应用层的聚合方式，这里不展开。但是让我联想到的是以前学习 prometheus tsdb的时候接触到的压缩技术。即使本质上来讲，应用层的数据聚合，就是一种数据压缩技术。而 tsdb 使用的 gorilla 技术令人印象深刻。有兴趣的可以详细看一下 prometheus 作者的这篇博客, 以及其使用的技术 gorilla 的 paper. 简而言之 prometheus 的 tsdb 简洁强大，受益于其高效的压缩【gorilla 平均能压缩 16 byte samples to an average of 1.37 bytes】和查询效率，其单机的设计并没有影响他在众多场景中的广泛使用。
数据压缩是通过一系列的算法和技术将原始数据转换为更紧凑的表示形式，以减少数据占用的存储空间。数据解压缩则是将压缩后的数据恢复到原始的表示形式。
🔹 链表（List）：用于保存Twitter的信息流。 🔹 栈（Stack）：支持文字编辑器的撤销/重做功能。 🔹 队列（Queue）：用于保存打印作业，或者在游戏中发送用户操作。 🔹 堆（Heap）：用于任务调度。 🔹 树（Tree）：用于保存HTML文档，或者用于人工智能决策。 🔹 后缀树（Suffix Tree）：用于在文档中搜索字符串。 🔹 图（Graph）：用于跟踪社交关系，或者进行路径搜索。 🔹 R树（R-Tree）：用于寻找最近的邻居。 🔹 顶点缓冲区（Vertex Buffer）：用于向GPU发送渲染数据。
ORC 是 Optimized Row Columnar 的缩写，ORC 文件格式提供一种高效的方法来存储Hive数据。旨在解决其他Hive文件格式的局限。当Hive读取，写入和处理数据时，使用 ORC 文件格式可以提高性能。
尽管树的应用范围很广，但随机生成树的模型却很少。一个好的随机树生成模型可以用来建模和模拟现实世界中的许多现象，尤其是在学习应用中。现有的树模型非常有限，而且大多数模型仅依赖于树之间的均匀分布。其他模型只关注特定类型的树，如二叉树。关于随机树最详细的研究之一见（Drmota，2009），其中介绍并分析了几种随机树模型，分析的模型包括波利亚树、加尔顿-沃森树和简单生成树模型。然而，这些模型都有各自的缺点。例如，生成树中节点的数量可以无限增长，所需的树的大小不能通过模型中的参数来设定。
导读 京东ES支持ZSTD压缩算法上线了,这是一种高性能、低成本的压缩算法,能够提高数据存储和传输的效率,同时降低存储和带宽成本。ZSTD算法是一种快速压缩算法,可提供比其他压缩算法更高的压缩比和更快的压缩速度。这意味着,京东ES用户可以更高效地存储和传输数据,同时节省存储和带宽成本。此外,ZSTD算法还具有更好的可扩展性和鲁棒性,可满足大规模分布式系统的需求。因此,京东ES支持ZSTD压缩算法上线,将为用户带来更高的性能、更低的成本和更好的体验。
大数据（Big Data），又称为巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理的时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在计算机科学领域，数据结构是构建任何应用程序的基础。正确选择和实现数据结构可以显著影响程序的内存占用和性能。本文将深入探讨数据结构的优化，以实现更高效的内存使用和更快的执行速度。
昨天微信群里又热闹了起来，我一看消息，原来是有人在讨论：“如果突然有一天 MD5 算法被破解了，可逆了怎么办？”
面对快速增长的在线数据，尤其在例如订单、交易、日志等场景，数据往往多呈现为流水型特征，写入一段时间后即不会再次访问或更新；对访问频率很低甚至为0的数据，其占用的在线业务库固态存储空间，造成了大量硬件资源浪费，堆高企业的IT成本。同时，传统数据归档方案往往是业务研发或 DBA 采用脚本或简单的同步工具进行，难以在并发和效率上有效控制，很容易对在线数据库产生影响，严重的甚至导致生产数据误删事故。
作为 Web 开发者，我们日常需要与各式各样的图片格式打交道，以至于有些知识几乎已经成为常识，比如我们应该都知道 PNG 可以支持透明度，jpg 可以压缩到较低的质量，而 gif 则可以显示动图……但是，你知道这些不同的图片格式是如何产生的、并且演进至今的吗？
作者介绍 作者介绍：jennyerchen（陈再妮），PostgreSQL ACE成员，TDSQL PG开源版负责人，有多年分布式数据库内核研发经验，曾供职于百度数据库团队，加入腾讯后参与了TDSQL PG版异地多活、读写分离、Oracle兼容等多个核心模块的研发，当前主要负责CDW PG的存算分离相关特性的研发工作。 背景简介 CDW PG是腾讯自主研发的新一代分布式数据库，其具备业界领先的数据分析能力，在提供大型数据仓库处理能力的同时还能完整支持事务, 采用无共享的集群架构，适用于PB级海量 OLAP
学习、预测和压缩之间存在着密切的联系。ChatGPT的成功吸引了公众的广泛关注，并将学习与预测之间的联系推向了前沿。LLaMA和GPT-4等大型语言模型带来的主要进步是，它们能够根据已知的前几个单词（Token）来出色地预测段落中的下一个单词（Token）。
1994 年，Michael Burrows 和 David Wheeler 发明了Burrows-Wheeler Transform算法，并以他们的姓名命名。在读《Universal losslessdata compression algorithm》的时候，我也深刻体会到了文中对该算法精确的描述，以至于一半以上的内容都是讲它以及如何改进优化BWT的。
MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它提供了许多强大的功能，如事务、存储过程、触发器、视图、全文索引等。但是，MySQL也有一些不足之处，比如数据的安全性和可靠性。如果数据库发生故障或损坏，如何恢复数据？如果数据库需要进行主从复制或读写分离，如何保证数据的一致性？这些问题都需要借助一个特殊的机制来解决，那就是binlog。
数据格式层：定义了存储层文件内部的组织格式，计算引擎通过格式层的支持来读写文件；从分层视角下的数据形态来看
上次斗哥的压缩包分析介绍了基础分析和伪加密分析，这次就和斗哥继续来学习压缩包分析的暴力破解、明文攻击和CRC32碰撞的解题思路吧。
Brotli是Google推出的开源压缩算法，通过变种的LZ77算法、Huffman编码以及二阶文本建模等方式进行数据压缩，与其他压缩算法相比，它有着更高的压缩效率，性能也比我们目前常见的Gzip高17-25%（我实际测试至少能达到30%），可以帮我们更高效的压缩网页中的各类文件大小及脚本，从而提高加载速度，提升网页浏览体验。目前我这个小博客也开启了Brotli压缩，需要说明的是Brotli压缩只在https下生效。
看到网上各式各样关于Elasticsearch面试题的文章，但是貌似都不是很全面，所以特意整理了一篇关于常见的ES面试题，已收录至面试专栏，计划更新 10/50 个常见面试题，此次先发出来 10个，后续更新，请关注我的博客，第一时间查看更新。
LZW编码通过建立一个字符串表，用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩。 LZW压缩算法是Unisys的专利，有效期到2003年，所以相关算法大多也已过期。
最近工作正好接触到这一块，试着自己总结了一下，给需要的人提供一点帮助。 一、概述 首先看看百度百科里的一句话介绍：“LZW就是通过建立一个字符串表，用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩。” 简单来说，就是尝试用短的编码代替长的编码达到压缩的目的。LZW其实是三个大牛的名字，这个算法最开始是 Ziv和Lempel这两个人在1977，1978年发明的，在1984年的时候由另一位大牛Terry Welch进行了改进，所以这个算法的名字才叫LZW。它的一个最为人所占的应用是在gif压缩里面的使用。
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