weixin_33858336
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几个常用快速无损压缩算法性能比较

Snappy
Snappy是在谷歌内部生产环境中被许多项目使用的压缩库，包括BigTable，MapReduce和RPC等。谷歌表示算法库针对性能做了调整，而不是针对压缩比或与其他类似工具的兼容性。在Intel酷睿i7处理器上，其单核处理数据流的能力达到250M/s-500M/s。Snappy同时针对64位x86处理器进行了优化，在英特尔酷睿i7处理器单一核心实现了至少250MB/s的压缩性能和500MB/ s的解压缩性能。Snappy对于纯文本的压缩率为1.5-1.7，对于HTML是2-4，当然了对于JPEG、PNG和其他已经压缩过的数据压缩率为1.0。谷歌强劲吹捧Snappy的鲁棒性，称其是“即使面对损坏或恶意输入也不会崩溃的设计”，并且在谷歌的生产环境中经过了PB级数据压缩的考验而稳定的。
官方网站：http://code.google.com/p/snappy/

 

FastLZ
FastLZ是一个高效的轻量级压缩解压库，其官方测试数据如下表：
 

几个常用快速无损压缩算法性能比较_第1张图片


1GB文本数据测试：
 

几个常用快速无损压缩算法性能比较_第2张图片

 

官方网站：http://www.quicklz.com/

 

LZO/miniLZO
LZO是一个开源的无损压缩C语言库，其优点是压缩和解压缩比较迅速占用内存小等特点（网络传输希望的是压缩和解压缩速度比较快，压缩率不用很高），其提供了比较全的LZO库和一个精简版的miniLZO库，网上测试数据如下：
测试的时候使用bmp和文本文件，在X86的Linux虚拟机（单核256M内存，Debian 6.0 OS）上测试。

测试文件

原始大小

压缩后大小

压缩率

压缩时间

解压时间

1.bmp     

5292054 

159395

3.01%

9.174ms

23.037ms

2.bmp     

6912056 

33806     

0.489%

8.33ms

36.17ms

3.bmp     

6220856 

5101891 

82%

25.78ms

28.43ms

lzo.tar

6645760 

2457890 

36.98%

34.68ms

38.62ms

kdoc.tar

16660480

6987402

41.93%

102.86ms

108.2ms

kinc.tar

18257920

5684927 

31.13%   

106.87ms

113.86ms
官方网站： http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/

来自《HBase: The Definitive Guide》中的一个对比： 

Algorithm

% remaining

Encoding

Decoding

GZIP

13.4%

21 MB/s

118 MB/s

LZO

20.5%

135 MB/s

410 MB/s

Zippy/Snappy

22.2%

172 MB/s

409 MB/s

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    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
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