यसको मात्रा कम गर्न डाटा सङ्कुचन प्रक्रिया

आजकल धेरै मानिसहरू बारेमा डाटा सङ्कुचन प्रक्रिया हार्ड डिस्क ठाउँ सुरक्षित गर्न, यो कुनै पनि भण्डारण उपकरणको मा मूल्यवान स्पेस सबैभन्दा प्रभावकारी उपयोग को छ कति लाग्छ। एकदम अक्सर, तपाईंको ड्राइभमा ठाउँ खाली को कमी संग सामना गर्दै छन् जो उन्नत प्रयोगकर्ता, यो आवश्यक ठीक ठाउँमा मुक्त गर्ने प्रयास कुनै पनि डाटा हटाउन, जबकि बढी उन्नत प्रयोगकर्ता अक्सर यसको मात्रा कम गर्न डाटा सङ्कुचन प्रयोग छ।

तर, धेरै छैन पनि को जानकारी को सङ्कुचन प्रक्रिया को नाम, के एल्गोरिदम प्रयोग गरिन्छ उल्लेख ठेगाना छैन, र तिनीहरूलाई प्रत्येक को आवेदन दिन्छ।

डाटा संकुचन गर्न चाहे?

डाटा सङ्कुचन मिति पर्याप्त महत्त्वपूर्ण छ, र यो कुनै पनि प्रयोगकर्ताको लागि आवश्यक छ। निस्सन्देह, आजकल लगभग जो कोहीले ठाउँ खाली एक पर्याप्त ठूलो रकम प्रयोग को संभावना प्रदान, उन्नत डाटा भण्डारण खरिद र उच्च गतिको डाटा प्रसारण च्यानल संग सुसज्जित गर्न सक्नुहुन्छ।

तर, यो ठीक बुझे हुनुपर्छ र प्रसारित हुनुपर्छ भनेर डाटा भोल्युम पनि समय बढ्ने। र बस दस वर्ष पहिले, पारंपरिक फिलिम लागि मानक 700MB को मात्रा मानिन्छ थियो भने, HD गुणस्तरीय बनेको मिति फिलिमहरु, गिगाबाइट धेरै दसौं बराबर, उच्च गुणस्तरीय तस्वीर कब्जा छ धेरै ठाउँ उल्लेख गर्न एक मात्रा हुन सक्छ मा ब्लू-रे ढाँचा।

डाटा सङ्कुचन आवश्यक छ?

निस्सन्देह, एक डाटा सङ्कुचन प्रक्रिया तपाईं धेरै लाभ ल्याउनेछ भनेर आशा गर्नु हुँदैन, तर त्यहाँ केही डाटा सङ्कुचन प्रविधी अत्यन्तै उपयोगी, र पनि आवश्यक छन् जो परिस्थिति को एक निश्चित संख्या छ:

• ई-मेल मार्फत केही कागजातहरू हस्तान्तरण। तपाईं मोबाइल उपकरणहरू विभिन्न प्रयोग गरेर, ठूलो मात्रा मा जानकारी व्यक्त गर्न आवश्यक जब यो ती परिस्थितिहरू लागि विशेष गरी साँचो हो।
• अक्सर डाटा सङ्कुचन प्रक्रिया कब्जा ठाउँ यो कि ब्यान्डविथ बचत आवश्यक विभिन्न साइटहरूमा केही डाटा को प्रकाशन मा प्रयोग गरिन्छ कम गर्न;
• घटना मा आफ्नो हार्ड ड्राइभमा ठाउँ सुरक्षित यसलाई नयाँ भण्डारण सुविधा विस्थापन वा थप्न सम्भव छैन भनेर। विशेष, सबै भन्दा साधारण अवस्था भन्ने उपलब्ध बजेट मा केही सीमितता हुँदा, तर यो पर्याप्त डिस्क स्थान छैन छ।

निस्सन्देह, माथि बाहेक, त्यहाँ आफ्नो मात्रा कम गर्न एक डाटा सङ्कुचन प्रक्रिया आवश्यक हुन सक्छ कि विभिन्न परिस्थिति धेरै छन्, तर यी आज भन्दा साधारण छन्।

म डाटा कसरी संकुचन गर्न सक्नुहुन्छ?

आज, डाटा सङ्कुचन को विधिहरू को एक किसिम छन्, तर तिनीहरू दुई मुख्य समूह विभाजित छन् - केही घाटा, साथै हानिरहित सङ्कुचन यो सङ्कुचन।

डाटा, अति उच्च सटीक संग पुनःस्थापित गर्नुपर्छ गर्दा एक बिट तरिका को उत्तरार्द्ध समूह प्रयोग सान्दर्भिक छ। को सङ्कुचन एक पाठ दस्तावेज देखि गरिन्छ जब यो दृष्टिकोण मात्र मामला मा सान्दर्भिक छ।

यसलाई केही परिस्थितिमा संकुचित डाटा को सबै भन्दा सही पुनर्निर्माण त डिस्क डाटा सङ्कुचन केही घाटा संग बाहिर छ, जो यस्तो एल्गोरिदम को प्रयोग, को लागि प्रदान गर्दछ मा कुनै आवश्यकता छ कि टिप्पण लायक छ। क्षतिपूर्ण सङ्कुचन को फाइदा यो प्रविधि लागू गर्न धेरै सजिलो छ, र संग्रह को उच्चतम सम्भव डिग्री प्रदान गर्दछ भन्ने छ।

क्षतिपूर्ण सङ्कुचन

जबकि पर्याप्त गुणस्तर जानकारी कायम राख्न घाटा डाटा सङ्कुचन लागि अल्गोरिदम परिमाण राम्रो सङ्कुचन को आदेश प्रदान गर्नुहोस्। प्रायजसो, त्यस्ता एल्गोरिदम प्रयोग यस्तो तस्बिर वा ध्वनि सबै प्रकारका रूपमा एनालग डाटा, संकुचन गर्न बाहिर छ। यस्तो अवस्थामा मा, झिकिएको फाइलहरू एकदम मूल जानकारी फरक हुन सक्छ, तर मानव आँखा वा कान वस्तुतः अप्रभेद्य छन्।

हानिरहित

सङ्कुचन एल्गोरिदम जानकारी हानिरहित संकुचित फाइलहरू कुनै पनि हानि precluding, सबै भन्दा सही डाटा रिकभरी प्रदान गर्नुहोस्। तर, यो सही यो मामला मा प्रभावकारी फाइल सङ्कुचन रूपमा प्रदान गरिएको छ भन्ने तथ्यलाई बुझ्न आवश्यक छ।

विश्वव्यापी विधिहरू

साथै, त्यहाँ एक निश्चित यसलाई कब्जा स्पेस कम गर्न प्रभावकारी डाटा सङ्कुचन प्रक्रिया गरे जो, सार्वभौमिक विधिहरू संख्या छ। सामान्य मा, तपाईं सबै तीन मुख्य प्रविधिहरू चयन गर्न सक्नुहुन्छ:

• धारा रूपान्तरण। यस मामला मा, पहिले नै प्रक्रिया फाइलहरू मार्फत नयाँ आगमन असम्पीडित डाटा को वर्णन, गणना बाहिर कुनै पनि सम्भावना लगे छैन, र केही उपचार गर्न subjected गरिएका मात्र ती फाइलहरू को आधार मा प्रतीक encodes।
• तथ्याङ्क सङ्कुचन। यसलाई कम गर्न यो डाटा सङ्कुचन प्रक्रिया कब्जा डिस्क स्पेस दुई उप-विभाग मा वितरण गरिएको छ - अनुकूली र मड्यूलर विधिहरू। अनुकूली विकल्प प्रक्रिया एन्कोडिङ्गमा प्रशोधन भइरहेको जानकारी मा नयाँ फाइलहरू लागि सम्भावनाको गणना प्रदान गर्दछ। विशेष, यस्तो तरिका पनि विभिन्न अनुकूली एल्गोरिदम शान्नोन-Fano र Huffman को भिन्न समावेश गर्नुपर्छ। अल्गोरिदम ब्लक अलग vyschityvanie को संकुचित ब्लक थप्दा पछि प्रत्येक जानकारी एकाइ प्रदान गर्दछ।
• एकाइ रूपान्तरण। आगमन जानकारी धेरै ब्लक विभाजन गरिएको छ, र पछि अभिन्न परिवर्तन हुन्छ। यस मामला मा, यो निश्चित विधि, धेरै एकाइहरु को transposition आधारित छन् भनेर विशेष गरी ती, अन्ततः संकुचित डाटा भोल्युम मा एक महत्वपूर्ण कमी नेतृत्व गर्न सक्छ भन्ने उल्लेख गर्नुपर्छ। तथापि, तपाईं यो उपचार पछि, अन्ततः त्यहाँ एक महत्वपूर्ण सुधार छ कि राम्ररी बुझ्न आवश्यक छ डाटा संरचना, अन्य एल्गोरिदम द्वारा पछि सङ्कुचन को आचरण धेरै छिटो र सजिलै कार्यान्वयन जसद्वारा।

प्रतिलिपि गर्दा सङ्कुचन

जगेडा को सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण घटक को एक आवश्यक प्रयोगकर्ता जानकारी सार्न गर्ने उपकरण हो। अधिक डाटा तपाईं अधिक मात्रा तपाईंले प्रयोग गर्न आवश्यक हुनेछ यन्त्र उत्प्रेरित गर्नेछ। तथापि, तपाईं डाटा सङ्कुचन प्रक्रिया गरिनेछ भने, स्पेस कमी को त्यसपछि समस्या लागि सान्दर्भिक रहन असम्भाव्य छ।

किन गर्छन्?

समयमा डाटा सङ्कुचन को संभावना ब्याकअप एकदम यसलाई आवश्यक फाइलहरू प्रतिलिपि गर्न आवश्यक हुनेछ समय कम गर्न सक्नुहुन्छ, र एकै समयमा ड्राइभमा निःशुल्क स्पेस दक्षता बचत हासिल गर्न। अर्को शब्दमा, सङ्कुचन जानकारी प्रयोग गर्दा प्रतिलिपि गरिनेछ एक धेरै संकुचित र छिटो, र तपाईं थप भण्डारण मात्रा किन्न आवश्यक थियो जो आफ्नो पैसा र आर्थिक, बचत गर्न सक्नुहुन्छ। अन्य कुराहरु, डाटा सङ्कुचन पूरा, तपाईं पनि सर्भर मा सबै डाटा यातायात लागि आवश्यक समय कटौती, वा तिनीहरूलाई नेटवर्कमा प्रतिलिपि।

जगेडा लागि डाटा सङ्कुचन एक वा बढी फाइल मा गर्न सकिन्छ - यो मामला मा, सबै कुरा कार्यक्रम कस्तो तपाईंले प्रयोग गर्छन् र कुन जानकारी संकुचित छ निर्भर हुनेछ।

एक उपकरण छनौट गर्दा, कार्यक्रम तपाईँले चयन डाटा संकुचन गर्न सक्छन् जो गर्न हदसम्म हेर्न नभुल्नुहोस्। यो जसद्वारा पाठ कागजातहरू को सङ्कुचन दक्षता गर्दा, 90% भन्दा हुन सक्छ जानकारी प्रकार, निर्भर तस्वीर सङ्कुचन % अधिक 5 भन्दा प्रभावकारी हुनेछ।