> delta | diff | sıkıştır <
// Delta kodlama – mutlak değerler yerine farkları saklayın
Sıralı veriler
Art arda gelen değerler arasındaki küçük farklara sahip veriler için optimize edilmiştir.
Birden fazla varyant
Simple, XOR ve ZigZag gibi delta kodlama yöntemlerini destekler.
Alan açısından verimli
Sıralı veriler için gereken bit genişliğini azaltır.
>> teknik bilgiler
Delta kodlama nasıl çalışır?:
Delta kodlama önce ilk değeri saklar, ardından art arda gelen değerler arasındaki farkları depolar. Bu, yavaş değişen verileri iyi sıkıştırılabilen küçük sayılara dönüştürür. XOR delta, çıkarma yerine bit düzeyinde XOR işlemi kullanır. ZigZag kodlama, daha iyi sıkıştırma için işaretli tamsayıları işaretsiz tamsayılara eşler.
Delta örnekleri:
Basit delta: [100, 102, 107, 110, 108] → [100, 2, 5, 3, -2] XOR delta: [15, 14, 12, 8, 0] → [15, 1, 2, 4, 8] ZigZag delta: [10, 8, 12, 9] → [10, -2, 4, -3] → [10, 3, 8, 5] (kodlanmış)
Neden delta kodlama kullanmalısınız?:
- >Zaman serisi sıkıştırma
- >Sensör verisi depolama
- >Ses/görüntü kodlama
- >Veritabanı sıkıştırma
- >Ağ protokolleri
>> sık sorulan sorular
Delta kodlama nedir?
Delta kodlama, ham değerler yerine ardışık veri değerleri arasındaki farkları saklayan bir veri sıkıştırma tekniğidir. Komşu değerler birbirine benzediğinde farklar daha küçük olur ve daha az bit gerektirir.
Basit delta ile XOR delta arasındaki fark nedir?
Basit delta, çıkarma işlemini (geçerli − önceki) kullanırken, XOR delta bit düzeyinde XOR işlemini kullanır. XOR delta, taşma problemi olmadan geri çevrilebilir ve benzer bit desenlerine sahip veriler için iyi çalışır. Basit delta ise sayısal diziler için daha sezgiseldir.
ZigZag kodlama nedir?
ZigZag kodlama, küçük mutlak değeri koruyarak işaretli tamsayıları işaretsiz tamsayılara eşler. Örneğin -1’i 1, 1’i 2, -2’yi 3 olarak kodlar; böylece küçük negatif sayılar da küçük pozitif sayılar kadar iyi sıkıştırılır.
Delta kodlama ne zaman etkilidir?
Delta kodlama, sıralı listeler, zaman serisi verileri, ardışık kimlikler, kademeli olarak değişen sensör okumaları, ses örnekleri ve komşu değerlerin birbiriyle ilişkili olduğu tüm veri türleri için özellikle etkilidir.