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。
- 性能测试对比
Compressor name | Ratio | Compression | Decompress. |
---|---|---|---|
zstd 1.4.4 -1 | 2.884 | 520 MB/s | 1600 MB/s |
zlib 1.2.11 -1 | 2.743 | 110 MB/s | 440 MB/s |
brotli 1.0.7 -0 | 2.701 | 430 MB/s | 470 MB/s |
quicklz 1.5.0 -1 | 2.238 | 600 MB/s | 800 MB/s |
lzo1x 2.09 -1 | 2.106 | 680 MB/s | 950 MB/s |
lz4 1.8.3 | 2.101 | 800 MB/s | 4220 MB/s |
snappy 1.1.4 | 2.073 | 580 MB/s | 2020 MB/s |
lzf 3.6 -1 | 2.077 | 440 MB/s | 930 MB/s |
Zstd
还可以压缩速度为代价提供更强的压缩比,Speed vs Rtrade
可以通过小增量进行配置。在所有设置中,解压速度保持不变,并在所有 LZ
压缩算法( 比如 zlib
或者lzma
) 共享的属性中保持不变。
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。
- 字典压缩使用示例
1 | # 训练字典 |
- 提供客户端工具
2. 参数命令
主要介绍 zstd 工具的安装和全部的参数命令
- 安装方式
1 | # Ubuntu |
- 参数命令
1 | $ zstd --help |
3. 使用技巧
主要介绍一些关于 zstd 工具的使用示例和参数解释
- 简单使用
1 | # 将一个文件压缩成一个后缀为.zst的新文件 |
- 高级用法
1 | # 输出详细信息 |
4. 参考文档
本文转载自:「 Escape 的博客 」,原文:https://tinyurl.com/yyzygzvf,版权归原作者所有。欢迎投稿,投稿邮箱: editor@hi-linux.com。