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安利一款Facebook开源的高性能压缩工具Zstd

压缩工具中的神器: 压缩比高,速度快,性能好 1. 工具介绍 主要介绍 zstd 工具的作用和性能测试 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

安利一款Facebook开源的高性能压缩工具Zstd

压缩工具中的神器: 压缩比高,速度快,性能好

1. 工具介绍

主要介绍 zstd 工具的作用和性能测试

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。

以前的压缩方式,都是适用于典型文件和二进制的压缩方案( MB/GB)的情况。然而,要压缩的数据量越小,压缩就越困难。这是所有压缩算法都存在的问题,原因是压缩算法从过去的数据中学习如何压缩未来的数据。但是在一个新的数据集的开始,没有“过去”可以参考。

为了解决这种情况,Zstd 提供了一种新的训练模式,可以使用这种模式对所选数据类型的算法进行调优。训练 Zstandard 是通过提供一些样本(每个样本一个文件)来实现的,训练的结果存储在称为**“字典”**的文件中,该文件必须在压缩和解压缩之前加载。使用此字典,可以在小数据上实现的压缩率大大提高。

以下示例,使用由 github 公共 API 创建的 github 用户示例集。它由大约 10K 条记录组成,每条记录 1KB 左右。

 小数据压缩的案例

如果在一组小的数据样本中存在某种相关性,那么训练就是有效的。一个字典的数据越具体,它的效率就越高(没有通用字典)。因此,为每种类型的数据部署一个字典将带来最大的好处。字典增益在前几个 KB 中最有效。然后,压缩算法将逐步使用先前解码的内容,以更好地压缩文件的其余部分。

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作者: dawei

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