數據傳輸壓縮
解決方法:
據我所知,您目前的做法是：
>使用getBytes(「UTF-8」)將String轉換為位元組數組.
>壓縮位元組數組
>使用新的String(位元組,…,「UTF-8」)將壓縮位元組數組轉換為String.
>傳輸壓縮字元串
>接收壓縮字元串
>使用getBytes(「UTF-8」)將壓縮字元串轉換為位元組數組.
>解壓縮位元組數組
>使用新的String(bytes,…,「UTF-8」)將解壓縮的位元組數組轉換為String.
這種方法的問題在於步驟3.壓縮位元組數組時,您創建的位元組序列可能不再是沒汪有效的UTF-8.結果將是步驟3中的例外.
解決方案是使用像Base64這樣的「位元組到字元」編碼方案將壓縮位元組轉換為可傳輸的字元串.換句話說,用調用Base64編碼函數代替步驟3,用調用Base64解碼函數代替步驟6.
筆記：
>對於小弦,壓縮和
編碼很可能實際上
增加傳輸字元串的大小.
>如果要將壓縮的字元串合並到URL中,您可能希望為Base64選擇不同的編碼,以避免兆察緩需要進行URL轉義的字元.
>根據您傳輸的數據的性質,您可能會發現特定於域的壓縮比通用壓縮更好.考慮在創建以逗號分隔的字元串之前壓縮數據.考慮以逗號分隔的字元串的族模替代方法.
❷ 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。
❸ 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。
❹ 2020-11-18 gzip 前後端數據傳輸壓縮『pako』
let zlib = require("pako"); //引入
//壓縮方法 用來將大數據壓縮後在傳給後端
Vue.prototype.zip = function (str) {
//encodeURIComponent 將字元串作為URI組件進行編碼
//zlib.gzip() 將編碼後的數據進行壓縮，string類型
let binaryString = zlib.gzip(encodeURIComponent(str), {
to: "string"
});
//btoa()將壓縮後的數據變成base64格式
return btoa(binaryString);
},
//解壓縮方法，前端接受後端大數據後，先解壓縮在進行後面的邏輯
Vue.prototype.unzip = function (b64Data) {
//atob()將base64格式數據轉化成壓縮數據
let strData = atob(b64Data);
//split()方法用於把一個字元串分割成字元串數組
//通過map函數進行遍歷，並對每一個進行 Unicode 編碼
let charData = strData.split("").map(function (x) {
//charCodeAt() 方法可返回指定位置的字元的 Unicode 編碼
return x.charCodeAt(0);
});
//Uint8Array 8 位無符號整數值的類型化數組
let binData = new Uint8Array(charData);
// console.log(binData);
//解壓縮 充氣
let data = zlib.inflate(binData);
//fromCharCode 將 Unicode 編碼轉為一個字元:
// console.log(data);
//分片解壓縮，防止數據量過大，瀏覽器棧溢出報錯
let chunk = 8 * 1024;
let res = "";
let dataLength = data.length / chunk;
let i;
for (i = 0; i < dataLength; i++) {
res += String.fromCharCode.apply(
null,
data.slice(i * chunk, (i + 1) * chunk)
);
}
res += String.fromCharCode.apply(null, data.slice(i * chunk));
//decodeURIComponent() 對 encodeURIComponent() 函數編碼的 URI 進行解碼
strData = res;
return decodeURIComponent(strData);
},
2021-02-20：
問題更新：最新客戶在使用的過程中，發現頁面展示會出現莫名其妙的「+」。
對此，我們進行了一番查詢，發現問題原因如下：後端在將數據壓縮的過程中，正常情況下會將數據中的「+」號編碼成%2B，同時會將「 空格 」編碼成「%20」，那麼前端接收以後，就可以進行解碼。
但是，我們發現數據中的「+」會被正常編碼，但是空格卻不會，而是編碼成了「+」.那麼，前端接收以後在解碼的過程中，就無法對「+」進行解碼，就會造成顯示和真實數據不一致。
解決方案：後端在壓縮完成後，再將所有的「+」編碼替換成「%20」，這樣，在前端接收數據後，就能將數據正常解碼並顯示。