Compresia datelor reduce dimensiunea fișierelor. Fișierele mai mici ocupă mai puțin spațiu de stocare, se deplasează mai rapid în rețele și costă mai puțin pentru păstrare. Compromisul este calculul. Comprimarea și decomprimarea necesită timp de procesor. Scopul este de a economisi mai mult spațiu de stocare și lățime de bandă decât se cheltuiește pentru procesare. În majoritatea cazurilor de utilizare, calculele sunt corecte.

Compresia poate fi realizată în două forme. Compresia fără pierderi păstrează fiecare bit din datele originale. Fișierele ZIP, imaginile PNG și fișierele audio FLAC utilizează metode fără pierderi. Compresia cu pierderi elimină informațiile pe care oamenii este puțin probabil să le observe. Imaginile JPEG, fișierele audio MP3 și videoclipurile H.264 utilizează metode cu pierderi. Pierderea de calitate este reală, dar adesea imperceptibilă la setări rezonabile. Alegerea depinde de cazul de utilizare. Imaginile medicale au nevoie de compresie fără pierderi, deoarece fiecare pixel contează. O fotografie de marketing poate tolera compresia cu pierderi, deoarece privitorul nu va observa. Algoritmii de compresie exploatează tiparele. Secvențele repetate, caracterele comune și structurile previzibile sunt codificate mai eficient. Datele aleatorii nu se comprimă. De aceea, fișierele criptate și suporturile media deja comprimate nu se micșorează și mai mult. Algoritmul nu găsește nimic de exploatat. Entropia este limita.

Tipuri de compresie

• Fără pierderi — reconstrucție exactă, fișiere mai mari
• Lossy — reconstrucție aproximativă, fișiere mai mici
• Streaming — comprimă datele pe măsură ce sosesc
• Bazat pe dicționar — înlocuiește modelele repetate cu referințe

Compresia este o meserie. Stocare și lățime de bandă pe de o parte. Calitate și calcul pe de altă parte. Alege echilibrul potrivit pentru sarcina ta.