二进制数据压缩是数据存储和传输中常见的需求，主要分为以下几种方法和技术：
一、压缩技术分类
通过算法将数据转换为更紧凑的表示，解压缩后可完全恢复原始数据。常见算法包括：
- Huffman编码：
基于字符频率构建变长编码表，高频字符用短码表示；
- Lempel-Ziv-Welch （LZW）：动态构建字典，将重复序列替换为短码；
- Deflate：结合Huffman编码和LZ77算法，广泛用于ZIP文件格式。
通过丢弃部分数据实现压缩，解压缩后数据可能无法完全恢复原始内容，但能显著减小体积。适用于对精度要求不高的场景，如图像、音频等。
二、常见压缩工具与库
Python
- gzip： 适用于文本和二进制文件压缩，可通过`gzip.open`进行读写操作，支持压缩等级调整（0-9）； - zlib
- 使用`zlib`库进行压缩和解压缩，示例代码包含初始化、压缩、解压缩等步骤。
数据库存储
- OrientDB： 支持对二进制字段进行压缩存储，需在创建表时指定`compressed=true`属性。 三、算法优化技巧数据预处理
- 游程编码： 针对连续重复值序列进行压缩，例如将`101101`压缩为`10|1`（二进制）或`101100`（十进制）； - 状态压缩
- 保留所有数据：优先选择无损压缩（如Huffman、LZW）；
- 降低存储或传输成本：选择有损压缩（如JPEG、MP3）。
四、注意事项
压缩比与性能权衡：
无损压缩算法（如Huffman）压缩率较高但计算复杂度也较高，有损压缩则相反；
特定领域优化：如数据库中的二进制字段压缩，需结合存储引擎特性选择压缩策略。
通过合理选择压缩技术、工具及优化方法，可有效提升二进制数据的存储效率与传输性能。
温馨提示：
