今更だけど、データ圧縮についてまとめてみたい | 株式会社PLAN-B
bz2, xz, Deflate, gzip, zip, snappy, …データ圧縮に関しての名前です。 なんとなく見覚えがあるだけのものから、普段使いしているものまで色々あって、なんとなく使ってはいるけれど、それぞれどのような意図を持って使い分けたら良いのでしょうか。そもそもどんな違いがあるのでしょうか。 この違いがちゃんとわかっていたら、なんとなくかっこいい気がしませんか？というわけで、今回は圧縮アルゴリズムの歴史と、特性を追っていきたいと思います。 可逆圧縮と非可逆圧縮の違い圧縮をまず大きく大別すると、可逆圧縮と非可逆圧縮に分けられます。その名の通り、元に戻せる圧縮方法と、元には戻せない圧縮方法です。非可逆圧縮の用途には音声、画像や動画などの圧縮があります。 データとしてはわざと欠落させるけれど、人間の認識には影響の少ないようにするものがあります。用途、画像でよく使われるJPEGや
ID生成大全 - Qiita
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem
概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう？と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは１ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの
Tumblr
「JPEG Tilt」というページを公開しました。MotionJPEG Builder を作った時に、JPEG のヘッダを読み込む処理を作ったので（結局これは使わなかったんですが）圧縮データの読み込み部分も作ってみようか、という気になって作ったのがこれです。JPEG ファイルで画像が圧縮される様子を視覚的に表現する…… という目標だったのですが、どうでしょうか。まあ内容が内容なので説明無しではさすがに意味が分からないと思います。 ということで、JPEG Tilt の見方を以下で簡単に説明します。 図1は、JPEG Tilt の画面です。画像が iTunes の CoverFlow のように並んでいますが、これの左側は画像の低周波成分のみを抜き出した物で、右に行くとより高周波の成分も含めるように並んでいます（低周波、高周波という言葉の意味はこの先で出てきます） 画像の上にマウスカーソルを乗せ
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