Wat is bestandscompressie?

Bestandscompressie wordt veel gebruikt bij dagelijkse activiteiten, zoals het verzenden van e-mails, het streamen van video en audio en het maken ervan backups. Compressie algoritmen maken IT-opslag en dataoverdracht efficiënt en kosteneffectief.

Bestandscompressie is een proces dat de grootte van een of meer bestanden verkleint bestanden zodat ze minder opslagruimte in beslag nemen en sneller via netwerken kunnen worden verzonden. Dit proces wordt bereikt met behulp van verschillende algoritmen en technieken om te identificeren en te elimineren overbodige gegevens binnen de bestanden.

Hoe werkt bestandscompressie?

Bestandscompressie minimaliseert de bestandsgrootte zonder noodzakelijkerwijs de integriteit van de inhoud te verliezen. De technieken variëren afhankelijk van of er sprake is van compressie verliesloos of verlieslatend. De keuze hangt af van de gebruikssituatie: of perfecte getrouwheid aan de originele gegevens noodzakelijk is of dat enig detailverlies acceptabel is in ruil voor een aanzienlijk kleinere bestandsgrootte.

Hieronder vindt u een overzicht van hoe de twee belangrijkste compressiemethoden werken.

Compressie zonder verlies

Lossless compressie-algoritmen verkleinen de bestandsgrootte terwijl de originele gegevens perfect kunnen worden gereconstrueerd uit de gecomprimeerde gegevens. Ze werken door redundanties in gegevens te verwijderen.

Hier zijn de standaardmethoden die worden gebruikt bij verliesvrije compressie:

Runlengtecodering (RLE)

Run-length-codering is een eenvoudige vorm van datacompressie waarbij reeksen met dezelfde datawaarde (herhaalde tekens, pixels, enz.) worden opgeslagen als een enkele datawaarde en tellen. Deze methode is het meest effectief bij gegevens die veel van dergelijke runs bevatten. De tekenreeks 'AAAAA' kan bijvoorbeeld worden gecomprimeerd tot '5A', wat aangeeft dat de letter 'A' vijf keer achter elkaar voorkomt. RLE is bijzonder efficiënt met afbeeldingen zoals eenvoudige bitmaps en andere bestanden met veel sets aaneengesloten, herhaalde gegevens.

Woordenboekcompressie

Op woordenboeken gebaseerde compressie-algoritmen zoals Lempel-Ziv-Welch (LZW) en LZ77 werken door de gegevens te scannen op herhaalde reeksen en deze reeksen op te slaan in een woordenboekstructuur. Aan elk item in het woordenboek wordt een korte code toegewezen, die de vermeldingen van die reeks in de gegevens vervangt. Als een document bijvoorbeeld meerdere exemplaren van de zinsnede 'verliesloze compressie' bevat, kunnen de daaropvolgende verschijningen na de eerste keer worden vervangen door een kortere referentiecode die naar het woordenboekitem verwijst. Deze methode is zeer effectief in tekst- en gegevensbestanden waarin bepaalde patronen en reeksen zich regelmatig herhalen.

Huffman-codering

Huffman-codering maakt gebruik van een op frequentie gesorteerde binaire boom om codes aan tekens toe te wijzen. Karakters die vaker voorkomen krijgen kortere codes, terwijl minder frequente karakters langere codes krijgen. Deze methode resulteert in een prefixcodesysteem waarbij geen enkele code een prefix is van een andere, waardoor eenvoudige en efficiënte bit-voor-bit-decompressie mogelijk is. Huffman-codering wordt vaak gecombineerd met andere compressiemethoden, waardoor de algehele effectiviteit wordt vergroot door de codering van elk stuk te optimaliseren op basis van de frequentie.

Lossy Compression

Compressie met verlies verkleint de bestandsgrootte door minder belangrijke informatie permanent te verwijderen, vaak gebaseerd op de grenzen van de menselijke perceptie. Dit compressietype wordt vaak gebruikt voor mediabestanden zoals afbeeldingen, audio en video's. De belangrijkste technieken voor compressie met verlies zijn onder meer:

Transformeer codering

Transformcodering is een krachtige methode die voornamelijk wordt gebruikt bij beeld- en videocompressie, zoals het JPEG-beeldformaat. Het omvat het omzetten van de originele gegevens van het ruimtelijke domein (de lay-out waarin pixelgegevens visueel worden gepresenteerd) naar een frequentiedomein (waar de gegevens worden weergegeven als een bereik van frequenties). De transformatie benadrukt welke delen van de gegevens perceptueel minder belangrijk zijn voor het menselijk oog. Deze minder belangrijke details, vaak subtiele veranderingen in kleur of helderheid, kunnen vervolgens worden weggegooid om de bestandsgrootte te verkleinen.

De meest gebruikelijke transformatie die bij deze techniek wordt gebruikt, is de Discrete Cosinus Transform (DCT), die effectief onderscheid maakt tussen significante en onbelangrijke visuele informatie. Na transformatie kunnen veel frequentiecomponenten bijna nul zijn en kunnen ze worden gekwantiseerd of weggelaten in het compressieproces, waardoor de benodigde gegevens aanzienlijk worden verminderd.

quantisatie

Kwantisering is een proces dat wordt toegepast op audio- en visuele gegevens om de nauwkeurigheid van de weergave van een signaal te verminderen. Aanzienlijke compressie kan worden bereikt door het kleuren- of geluidsbereik van een afbeelding in een audiobestand in minder bits te wijzigen. Deze vorm van compressie is gebaseerd op het principe dat bepaalde subtiliteiten in tinten of geluiden voor de mens niet waarneembaar zijn. Daarom is hun precieze weergave niet noodzakelijk voor een bevredigende reproductie.

In visuele gegevens zou kwantisering de kleurdiepte kunnen verminderen van 16 miljoen kleuren (24 bits) tot slechts 65,536 kleuren (16 bits) of minder, waardoor de bestandsgrootte aanzienlijk kleiner wordt zonder dat er een drastische verandering optreedt in de visuele kwaliteit die door de gemiddelde kijker wordt waargenomen. Bij audio kunnen vergelijkbare reducties in de gegevensgrootte worden bereikt door de bitdiepte te verlagen die wordt gebruikt om elk monster weer te geven.

Psycho-akoestische modellering

Psycho-akoestische modellering wordt voornamelijk gebruikt bij de compressie van audiogegevens, zoals in het mp3-formaat. Deze techniek maakt gebruik van de kenmerken van het menselijk gehoorsysteem, met name het onvermogen om zachte geluiden te horen in de aanwezigheid van luidere, vergelijkbare frequenties (een fenomeen dat bekend staat als auditieve maskering). Psycho-akoestische modellen simuleren het gehoorproces om te bepalen welke geluiden hoorbaar zijn en welke kunnen worden gemaskeerd.

Met het model kan de encoder frequenties negeren of zwaar comprimeren die minder waarschijnlijk door het oor worden waargenomen, afhankelijk van de auditieve context (andere omgevingsgeluiden). In een luide orkestpassage kunnen subtiele noten die door één enkel instrument worden gespeeld bijvoorbeeld niet waarneembaar zijn en kunnen daarom in het gecomprimeerde bestand worden weggelaten. Deze weglating resulteert in een veel kleiner bestand, maar levert nog steeds een audio-ervaring op die voor de luisteraar vrijwel onveranderd lijkt.

Voor- en nadelen van bestandscompressie

Bestandscompressie biedt aanzienlijke voordelen op het gebied van efficiëntie en kostenreductie. Het brengt echter ook uitdagingen met zich mee, vooral op het gebied van kwaliteit en gebruik van hulpbronnen. De beslissing om bestandscompressie te gebruiken hangt doorgaans af van de afweging tussen deze voordelen en de mogelijke nadelen in de context van de specifieke behoeften en middelen van de gebruiker.

voordelen

Dit zijn de voordelen van bestandscompressie:

Minder opslagvereisten. Een van de belangrijkste voordelen van bestandscompressie is dat het de hoeveelheid schijfruimte aanzienlijk vermindert cloud opslag nodig. Deze reductie is vooral waardevol voor grote datasets of systemen met beperkte opslagcapaciteit.
Snellere verzending. Gecomprimeerde bestanden vereisen minder bandbreedte en tijd om via netwerken te verzenden, wat cruciaal is voor het verkorten van de laadtijden op internet, het versnellen van het downloaden van bestanden en het efficiënter maken van werken op afstand.
Kost efficiëntie. Door de hoeveelheid gegevens die moet worden opgeslagen of verzonden te verminderen, helpt compressie de kosten te besparen die verband houden met gegevensopslagoplossingen en bandbreedtegebruik.
Verbeterde systeemprestaties. Het laden en verwerken van gecomprimeerde bestanden gaat sneller dan het omgaan met grote, niet-gecomprimeerde bestanden, vooral als het decompressie-algoritme efficiënt is.
Archiveren. Compressie is essentieel voor het archiveren van gegevens. Hiermee kunnen meer bestanden worden opgeslagen backup systemen of archiefformaten en zorgt voor een lange levensduur van gegevens met minder middelengebruik.

Nadelen

Dit zijn de nadelen van bestandscompressie:

Overhead verwerken. Het comprimeren en decomprimeren van gegevens vereist verwerkingskracht. Deze vereiste kan systemen met beperkte computerbronnen benadelen, waarbij de compressie- en decompressieprocessen tot systeemvertragingen kunnen leiden.
Kwaliteitsverlies bij compressie met verlies. Bij formaten die compressie met verlies gebruiken, zoals JPEG voor afbeeldingen en MP3 voor audio, gaan sommige originele gegevens permanent verloren, waardoor de kwaliteit van het bestand kan afnemen. Deze kwaliteitsvermindering is mogelijk niet acceptabel voor bepaalde professionele toepassingen die precisie en hoge betrouwbaarheid vereisen.
Complexiteit bij het verwerken van bestanden. Gecomprimeerde bestanden moeten worden gedecomprimeerd voordat ze kunnen worden gebruikt, wat een extra stap toevoegt aan de gegevenstoegang. Dit bemoeilijkt het bestandsbeheer en de toegang, vooral voor niet-technisch onderlegde gebruikers.
Ineffectiviteit voor sommige gegevenstypen. Sommige gegevenstypen worden niet goed gecomprimeerd, vooral bestanden die al zijn gecomprimeerd. Als u dergelijke bestanden probeert te comprimeren, kan dit resulteren in een bestandsgrootte die hetzelfde of zelfs groter is dan het origineel.
Beveiligingsproblemen. Gecomprimeerde bestanden kunnen de inhoud onleesbaar maken, waardoor het voor beveiligingssystemen moeilijker wordt om bestanden te inspecteren op mogelijke bedreigingen. Dit gebrek aan zichtbaarheid vormt een veiligheidsrisico als de gecomprimeerde bestanden zich verbergen malware.

Hulpprogramma's voor bestandscompressie

Bestandscompressietools bieden een reeks functionaliteiten die aan verschillende behoeften kunnen voldoen, van eenvoudige bestandsreductie tot complexe, veilige archivering voor zakelijk gebruik. Of u nu een gewone gebruiker bent die af en toe een bestand moet zippen of een bedrijf bent dat grote hoeveelheden gegevens wil beheren, er is waarschijnlijk een tool die aan deze vereisten voldoet.

Hier is een lijst met hulpmiddelen voor bestandscompressie, gecategoriseerd op basis van hun primaire gebruik en functies:

Compressiehulpmiddelen voor algemeen gebruik

WinRAR. Bekend om zijn hoge compressieverhouding en ondersteuning voor een breed scala aan formaten, waaronder het eigen RAR-formaat en ZIP.
7-Zip. Een gratis en open source tool die hoge compressieverhoudingen biedt met behulp van zijn eigen 7z-formaat, plus ondersteuning voor verschillende andere formaten, waaronder ZIP, TAR en GZIP.
WinZip. Een van de oudste en meest vertrouwde compressietools, met een gebruiksvriendelijke interface en ondersteuning voor meerdere compressieformaten.
PeaZip. Een open-source bestandsarchiveringsprogramma dat meer dan 180 archiefformaten ondersteunt. Het staat bekend om zijn beveiligingsfuncties, waaronder sterke encryptie opties.

Gespecialiseerde compressietools

Bandizip. Biedt hoge compressie- en decompressiesnelheden en ondersteunt multi-core-compressie die het compressieproces op moderne computers kan versnellen.
B1 Gratis archiver. Een eenvoudige en gebruiksvriendelijke tool die beschikbaar is op meerdere platforms, waaronder Windows, Mac, Linuxen Android.
De Unarchiver. Deze tool is voornamelijk bedoeld voor Mac-gebruikers en kan veel verschillende soorten archiefbestanden verwerken, waardoor het een veelzijdige optie is voor Mac-omgevingen.

Opdrachtregelhulpmiddelen

gzip. Een standaardtool voor Unix- en Linux-systemen die voornamelijk wordt gebruikt voor het comprimeren van afzonderlijke bestanden of streams en doorgaans wordt gebruikt in combinatie met tar voor het comprimeren van meerdere bestanden.
bzip2. Biedt betere compressieverhoudingen dan gzip, maar is langzamer bij zowel compressie als decompressie. Het wordt veel gebruikt bij UNIX/ Linux-omgevingen.
xz. Gebaseerd op het LZMA/LZMA2-algoritme, staat het bekend om het leveren van hoge compressieverhoudingen. Het wordt steeds gebruikelijker in Linux-distributies voor het comprimeren van pakketten.

Compressietools op ondernemingsniveau

pkzip. Een bedrijfsoplossing die is ontworpen voor professionele omgevingen en krachtige functies voor compressie, codering en bestandsbeheer biedt.
PowerArchiver. Biedt geavanceerde functies voor zakelijke en ervaren gebruikers, waaronder sterke geautomatiseerde encryptie backups en ondersteuning voor virtuele schijven.