Kompresja danych stanowi fundament współczesnych systemów informatycznych, ponieważ pozwala zmniejszyć objętość danych, zoptymalizować wykorzystanie przestrzeni dyskowej oraz przyspieszyć transmisję plików. W miarę wzrostu wolumenów danych w firmach oraz coraz intensywniejszego przesyłania ich przez sieć znaczenie efektywnych algorytmów kompresji staje się coraz większe.
Wśród najczęściej wykorzystywanych technologii znajdują się zlib, LZO, ZSTD, ZIP, GZIP i BZip2. Są to rozwiązania, które różnią się stopniem kompresji, wydajnością i zastosowaniami. Znajomość ich charakterystyki ułatwia wybór odpowiedniego mechanizmu, dopasowanego do wymagań aplikacji, systemów backupu czy archiwizacji danych. Poniższy przegląd przedstawia ich istotne właściwości, znaczenie dla infrastruktury IT oraz zestawienie porównawcze.
Czym jest kompresja plików?
Kompresja danych polega na przekształceniu strumienia informacji w taki sposób, aby ich reprezentacja zajmowała mniej miejsca. Proces ten wykorzystuje matematyczne modele opisujące redundancję danych, czyli ich powtarzalność lub przewidywalność.
W literaturze branżowej, m.in. w publikacji Data Compression Explained, podkreśla się, że kompresja jest możliwa dzięki temu, że wiele zbiorów danych zawiera fragmenty często powtarzające się lub takie, które da się zapisać w bardziej zwartej formie.
Wyróżnia się dwa podstawowe typy kompresji:
- bezstratną - stosowaną w dokumentach, archiwach, konfiguracjach systemowych, danych binarnych i tekstowych,
- stratną - używaną w multimediach, gdzie dopuszczalne jest usunięcie fragmentów mniej istotnych z punktu widzenia odbioru.
W artykule omawiane są wyłącznie technologie bezstratne, ponieważ to one dominują w serwerach, narzędziach backupowych i systemach plików.
Dlaczego kompresja jest ważna w nowoczesnych systemach IT?
Znaczenie kompresji jest szerokie i dotyczy wielu aspektów infrastruktury:
Zmniejszenie zapotrzebowania na przestrzeń dyskową
Firmy przechowują coraz większe ilości plików. Kompresja pozwala ograniczyć koszty sprzętu oraz chmury.
Szybsza transmisja danych
Mniejsze pliki oznaczają krótszy czas przesyłania. To szczególnie istotne w aplikacjach internetowych, gdzie GZIP lub ZSTD znacząco przyspieszają ładowanie treści.
Mniejsze obciążenie interfejsów I/O
Systemy plików i bazy danych korzystające z kompresji redukują liczbę operacji odczytu i zapisu.
Możliwość pracy w czasie rzeczywistym
Niektóre algorytmy, jak LZO, są projektowane tak, aby działały natychmiastowo, co sprawdza się w systemach operacyjnych, wirtualizacji oraz strumieniowych usługach danych.
Oszczędność energii i zasobów
Nowoczesne algorytmy umożliwiają ograniczenie obciążenia procesora przy zachowaniu wysokiej skuteczności kompresji.
Najważniejsze algorytmy i formaty kompresji
W praktyce wykorzystuje się zarówno algorytmy kompresji, jak i formaty plików oparte na tych algorytmach. Różnica jest zasadnicza:
- algorytm określa sposób kompresowania danych,
- format definiuje sposób zapisu plików, strukturę nagłówków, informacje o metadanych i sumach kontrolnych.
Przykładowo: DEFLATE jest algorytmem, a ZIP jest formatem, który może korzystać z DEFLATE lub innych metod.
zlib - uniwersalne rozwiązanie strumieniowe
Biblioteka zlib jest jedną z najbardziej rozpowszechnionych implementacji kompresji DEFLATE. W dokumentacji dostępnej na zlib.net podkreśla się jej znaczenie w kompresji strumieniowej - idealnej w protokołach sieciowych, takich jak HTTP czy SSH, oraz w systemach plików.
Charakterystyczne cechy:
- szybka dekompresja,
- umiarkowany stopień kompresji,
- szeroka kompatybilność z narzędziami archiwizującymi,
- niewielkie użycie zasobów.
LZO - maksymalna szybkość w czasie rzeczywistym
LZO to algorytm stworzony z myślą o środowiskach, w których liczy się natychmiastowa reakcja. Dokumentacja projektu (dostępna na oberhumer.com) wskazuje na bardzo wysoką prędkość kompresji i wyjątkowo szybką dekompresję, co przekłada się na następujące zastosowania:
- kompresja pamięci operacyjnej w kernelu Linux,
- kompresja wirtualnych dysków maszyn wirtualnych,
- obsługa logów i strumieni danych,
- aplikacje sieciowe o niskim narzucie CPU.
Zstandard (ZSTD) - nowoczesny kompromis między szybkością a skutecznością
ZSTD, opracowany przez Meta/Facebook, łączy wysoką wydajność z dużym stopniem kompresji. Technologia ta, opisana szczegółowo w dokumentacji na facebook.github.io/zstd, zapewnia możliwość dostosowania poziomu kompresji w szerokim zakresie. Pozwala to stosować ją zarówno w systemach o wysokich wymaganiach wydajnościowych, jak i w archiwizacji.
Najważniejsze zalety ZSTD to:
- bardzo szybka kompresja i dekompresja,
- wysoki wskaźnik kompresji nawet przy umiarkowanych poziomach,
- wsparcie dla słownikowania,
- szerokie zastosowanie w środowiskach DevOps, kontenerach i bazach danych.
ZIP - powszechnie znany i uniwersalny format archiwizacji
ZIP, zgodnie ze specyfikacją PKWARE, to jeden z najbardziej rozpowszechnionych formatów archiwów wieloplikowych. Jego popularność wynika z:
- łatwości użycia,
- obsługi wielu algorytmów kompresji,
- zgodności z praktycznie każdym systemem operacyjnym,
- możliwości tworzenia archiwów zawierających strukturę folderów.
ZIP pracuje zwykle z DEFLATE, ale może wykorzystywać również BZip2, LZMA czy STORED (brak kompresji).
GZIP - standardowa kompresja w internecie
GZIP, opisany w RFC 1952, został zaprojektowany jako prosty format do kompresji pojedynczego strumienia danych. Do dziś wykorzystywany jest jako standard w kompresji treści HTTP, ponieważ:
- znacząco zmniejsza rozmiar stron internetowych,
- jest obsługiwany przez wszystkie przeglądarki i serwery,
- zapewnia dobrą równowagę między prędkością a skutecznością.
BZip2 - wysoka kompresja dzięki transformacji BWT
BZip2 opiera się na transformacji Burrowsa-Wheelera i kodowaniu Huffmana. Mechanizmy te pozwalają uzyskać wyższy stopień kompresji niż w przypadku GZIP, ale kosztem wydajności. Stosuje się go głównie w:
- archiwizacji repozytoriów oprogramowania,
- dystrybucjach systemów Linux,
- dużych zbiorach danych, które rzadko poddaje się modyfikacjom.
Tabela porównawcza algorytmów i formatów kompresji
| Algorytm / Format | Typ | Szybkość kompresji | Szybkość dekompresji | Stopień kompresji | Najczęstsze zastosowania |
|---|---|---|---|---|---|
| zlib (DEFLATE) | algorytm / biblioteka | średnia | szybka | średni | protokoły, archiwa ZIP/GZIP |
| LZO | algorytm | bardzo wysoka | ekstremalnie wysoka | niższy | systemy RT, kernel, bazy danych |
| ZSTD | algorytm | wysoka – bardzo wysoka | bardzo wysoka | wysoki | backupy, kontenery, systemy plików |
| ZIP | format | zależna od algorytmu | zależna od algorytmu | zależna od algorytmu | archiwa wieloplikowe |
| GZIP | format | średnia | szybka | średni | HTTP, logi, skrypty systemowe |
| BZip2 | algorytm / format | niska | niska – średnia | wysoki | archiwizacja, dystrybucje Linux |
Opracowano na podstawie:
- matthmahoney.net, Data Compression Explained, Matt Mahoney, https://mattmahoney.net/dc/dce.html [dok.el.], Data odczytu: 2025.12.08
- rfc-editor.org, DEFLATE Compressed Data Format Specification, IETF / RFC 1951, https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc1951 [dok.el.], Data odczytu: 2025.12.08
- rfc-editor.org, GZIP File Format Specification, IETF / RFC 1952, https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc1952 [dok.el.], Data odczytu: 2025.12.08
- zlib.net, zlib Manual, https://zlib.net/manual.html [dok.el.], Data odczytu: 2025.12.08
- oberhumer.com, LZO Real-Time Data Compression Library, Oberhumer, https://www.oberhumer.com/opensource/lzo/ [dok.el.], Data odczytu: 2025.12.08
- github.io, Zstandard Documentation, Meta / Facebook, https://facebook.github.io/zstd/ [dok.el.], Data odczytu: 2025.12.08
- sourceware.org, bzip2 - High-quality Data Compressor, Sourceware, https://sourceware.org/bzip2/ [dok.el.], Data odczytu: 2025.12.08
- pkware.cachefly.net, ZIP Application Note Specification, PKWARE, https://pkware.cachefly.net/webdocs/casestudies/APPNOTE.TXT [dok.el.], Data odczytu: 2025.12.08
- github.io, Squash Compression Benchmark, QuixDB, https://quixdb.github.io/squash-benchmark/ [dok.el.], Data odczytu: 2025.12.08
- github.io, lzbench - LZ Compression Benchmark, GitHub, https://github.com/inikep/lzbench [dok.el.], Data odczytu: 2025.12.08
Zaloguj się