YES CHAR especifica que as observações em um conjunto de dados de saída SAS recém-criado são compactadas (registros de comprimento variável). O SAS usa RLE (Run Length Encoding) para comprimir as observações. Esse algoritmo de compressão é melhor para dados de caracteres. NÃO especifica que as observações em um conjunto de dados SAS recém-criado são descompactadas (registros de comprimento fixo). BINARY especifica que as observações em um conjunto de dados de saída SAS recém-criado são compactadas. O SAS usa RDC (Ross Data Compression) para esta configuração. Este método é altamente eficaz para compactação de médio a grande (várias centenas de bytes ou maiores) de dados binários (ou seja, variáveis numéricas). Como a função de compressão opera em um único registro de cada vez, o comprimento do registro precisa ser de várias centenas de bytes ou maior para compactação efetiva. Especifique COMPRESS somente para conjuntos de dados de saída, ou seja, conjuntos de dados nomeados na declaração DATA de um passo DATA ou na opção OUT de um procedimento SAS. O tipo de registro torna-se um atributo permanente do conjunto de dados. Para descompactar observações, use uma etapa DATA para copiar o conjunto de dados e use COMPRESSNO para o novo conjunto de dados. Quando COMPRESSYESCHAR, SAS comprime o tamanho do conjunto de dados com codificação de comprimento de execução. A codificação de comprimento contínuo comprime o conjunto de dados reduzindo os caracteres consecutivos repetidos para representações de dois ou três bytes. Quando COMPRESSBINARY, a compressão SAS combina a codificação do comprimento de execução e a compressão da janela deslizante para comprimir o conjunto de dados. Use SASToolkit para especificar seu próprio método de compressão. Nota: A compressão de observações não é suportada por todos os motores. Na versão 8, os conjuntos de dados criados com motores que estavam disponíveis em versões anteriores do SAS, como os mecanismos TAPE e XPORT, ainda são acessados por esses motores. Portanto, se a compressão não estava disponível para esses motores, também não está disponível quando você acessa esses conjuntos de dados na Versão 8. As vantagens obtidas ao usar a opção de conjunto de dados COMPRESS incluem: requisitos de armazenamento reduzidos para o conjunto de dados menos operações de entrada e saída necessárias Para ler ou escrever no conjunto de dados durante o processamento. As desvantagens de usar a opção de conjunto de dados COMPRESS incluem: pode não ser comprimido de forma alguma (pode realmente tornar o arquivo maior), mas uma mensagem detalhando a quantidade de compressão é fornecida, é necessário mais recursos da CPU. Por padrão, novas observações são anexadas aos conjuntos de dados comprimidos existentes. Se quiser rastrear e reutilizar o espaço livre, use a opção REUSE data set quando você cria um conjunto de dados SAS comprimido. REUSEYES diz ao SAS que escreva novas observações para o espaço que é liberado quando você exclui outras observações. A opção de conjunto de dados COMPRESS substitui a opção do sistema COMPRESS. NOTA DE DESEMPENHO: usar esta opção aumenta o tempo de CPU para ler um conjunto de dados devido à sobrecarga de descompactar a gravação. Além disso, alguns motores não suportam compressão de observações. Ao usar as configurações de opções COMPRESSYES e REUSEYES, as observações não podem ser abordadas pelo número de observação. Observe que REUSEYES tem precedência sobre POINTOBSYES. Por exemplo: resulta em um conjunto de dados que tem POINTOBSNO. Como POINTOBSYES é o padrão quando você usa a compactação, REUSEYES faz com que POINTOBS mude para NO. Tenho um formulário da Web, para o conteúdo do qual eu gostaria de gerar uma representação curta no Base64. A forma, entre outras coisas, contém uma lista de 264 valores binários, cuja maior parte será 0 a qualquer momento. (Representam regiões em um mapa geográfico). Mesmo no Base64, esse número de 264 bits gera uma string longa e intimidante. Eu quero implementar a codificação de duração, da forma mais eficiente possível. Você pode me ajudar com este ILE google binary RLE, mas não encontrou nada de uso. O que eu tentei com este RLE distante na cadeia binária usando contagens decimais e A como um separador denotando uma mudança entre 0 e 1, depois convertendo o resultado da base 11 para a base 64. Por exemplo: o que por sua vez se torna melhor, mas Eu ainda não posso ajudar, mas duvido que estou fazendo algo errado - está usando o dígito A como separador é a melhor maneira de fazer isso graças à tempestade. Abri mais o cordão comprimido. Como mencionei nos comentários, os casos reais de uso geralmente resultariam em uma string ainda mais curta. Como você está codificando bits, você provavelmente deseja usar um RLE baseado em bit em vez de um baseado em bytes. Neste contexto, você deve considerar a codificação Elias gamma (ou alguma variante dela) para codificar de forma eficiente seus comprimentos de corrida. Uma primeira aproximação razoável para o seu formato de codificação pode ser: primeiro bit igual ao primeiro bit da string descompactada (para definir a polaridade inicial) bits restantes: Elias comprimentos codificados de bits sucessivos (alternando 1 e 0) Como você sabe quantos bits Estão em sua corda descompactada, você não precisa de um código de término, você pode simplesmente adicionar qualquer preenchimento binário necessário como bits arbitrários. Observe que sempre é possível que a compressão de duração para expandir sua string de bits se você estiver preocupado com isso, você pode adicionar outro bit inicial para indicar se seus dados estão no formato comprimido ou descompactado, limitando sua sobrecarga de compressão para 1 bit. Suponha Recebemos um arquivo ou uma mensagem de origem que possui muitos caracteres redundantes. Por exemplo, um arquivo MS Word médio tem muitos bytes-255 e caracteres NULL consecutivos. É possível representar estes bytes consecutivos ou corre para uma forma mais compacta. De fato, uma técnica de compressão foi projetada para resolver esse problema específico. É chamado Run-Length Encoding ou RLE. Seu nome descreve com precisão o processo porque ele codifica uma execução de bytes para o seguinte formulário de 2 bytes: comprimento, com comprimento representando o número de execuções de um único byte e o que significa que podemos codificar até 255 corridas consecutivas. Esta técnica é a mais simples em técnicas de codificação de duração. Como exemplo, considere a seguinte fonte de dados ou seqüência de 24 letras: String de Entrada. Abbbbbbbbbbefffgggghhijk Para codificar a string acima, a saída seria,,,,,,,,, e. A forma total comprimida para esta fonte é apenas 18 bytes. Isso nos economiza exatamente 6 bytes, com uma taxa de compressão de 25. Tecnicamente, um byte de comprimento melhor pode significar quanto mais segue, para que possamos realmente gravar no máximo 256 bytes: a bandeira de bytes mais as 255 possíveis. Assim, a letra a seria então codificada como em vez de. Uma desvantagem deste tipo de RLE é que, se houver apenas um único byte para codificar, você deve adicionar um byte extra para o byte de comprimento, como aquele no exemplo anterior quando codificamos as letras a e e. É bom assumir que existem apenas certas seções da fonte de dados que possuem essas execuções. Embora pudéssemos codificar apenas 256 execuções de um único byte, bytes consecutivos, mais de 256 vezes, não ocorrem na maioria dos arquivos, que funciona perfeitamente bem para arquivos com caracteres ou bytes redundantes suficientes. Podemos melhorar esta técnica limitando o código de comprimento a apenas 4 bits. Com este arranjo, podemos codificar apenas um máximo de 16 execuções de um byte, o que é adequado para compressão simples, pois os arquivos reais geralmente não possuem muitos bytes redundantes. Arquivos de texto. Uma maneira de melhorar o método byte-length é na área de compressão de arquivos de texto. Dado a natureza dos arquivos de texto (ASCII) em que os bytes individuais podem realmente ser codificados em apenas 7 bits (ou seja, o bit-7 ou o 8º bit, de todos os bytes em um arquivo de texto é 0), podemos usar bit - 7 como um sinal para o decodificador se um byte for repetido ou não. Se houver uma corrida de um byte, definiremos os bytes bit-7 a 1. Assim, se o decodificador ver um byte maior que 127, isso significa apenas que há uma corrida de bytes e o decodificador irá prontamente escrever Esses números de bytes. Arquivos binários. Outra forma inteligente de codificação de duração é codificar se e somente se houver uma corrida. Ou seja, não codifique um byte adicional para um único byte não redundante: codifique apenas os bytes redundantes. Isso é feito codificando o dobro do byte e depois codificando o byte de comprimento: comprimento. Desta forma, não temos um byte de comprimento para esses bytes que ocorrem independentemente em um fluxo de dados. Assim, na fase de descompressão, a presença de um byte duplo nos alerta de que existe exatamente uma série de bytes. Por isso, significa que existem 10 corridas de byte b. Daí, devemos escrever os próximos oito bytes após os dois. O exemplo anterior seria então codificado como este: Esta codificação precisa apenas de 17 bytes para saída. Observe que as letras a e e agora estão codificadas como está, com bytes únicos. Para arquivos muito grandes, esta técnica é mais poderosa do que a técnica de comprimento de byte. Este método pode gravar no máximo 257 bytes consecutivos (2 (0..255)). Outra desvantagem que decorremos desta nova técnica, no entanto, é o símbolo adicional codificado. Se houver apenas duas corridas de um símbolo, precisamos de um byte adicional, codificando a execução com três bytes em vez de apenas dois bytes. Em geral, no entanto, isso é mais eficaz quando olhamos os dados como um único arquivo grande que, naturalmente, pode ter uma série de bytes idênticos. RLE. ZIP - inclui implementações C de codificação de comprimento de execução para arquivos de texto e binários. stoimen039s web Algoritmos de Computador: Compressão de Dados com Codificação de Longo Prazo Introdução Não importa o quão rápido os computadores e redes de today8217s sejam, os usuários precisarão cada vez mais rápido Serviços. Para reduzir o volume dos dados transferidos, geralmente usamos algum tipo de compressão. É por isso que esta área de ciências da computação será sempre interessante para pesquisar e desenvolver. Existem muitos algoritmos de compressão de dados, alguns deles sem perdas, outros com perdas, mas seus objetivos principais serão o espaço de armazenamento e o tráfego. Esses algoritmos são muito úteis quando se fala sobre transferência de dados entre dois lugares distantes. Talvez o melhor exemplo seja a transferência entre um servidor web e um navegador. Nos últimos anos, muita pesquisa foi feita na compressão de arquivos, executada no lado do cliente. Esses arquivos são javascript, css, htmls e imagens. Na verdade, servidores e clientes já possuem algumas técnicas para comprimir dados, como usar o GZIP, por exemplo, que podem diminuir drasticamente a transferência. Por outro lado, existem muitas ferramentas e truques para diminuir o tamanho dos dados. Na verdade, quando um arquivo é executado pela máquina virtual client8217s, não importa como o formato é formatado do ponto de vista do programador8217s. Assim, os espaços, as abas e as novas linhas don8217t trazem informações significativas para o meio ambiente. É por isso que essas ferramentas de compressão, como o YUI Compressor. Compilador de fechamento do Google. Etc., remova esses símbolos. Bem, eles podem conseguir ainda mais para melhorar a taxa de compressão. Nesta publicação, ganhei, não cubra isso, mas isso mostra o quão importantes são os algoritmos de compressão de dados. Seria ótimo se pudéssemos apenas comprimir dados com alguma ferramenta. Infelizmente, este não é o caso e geralmente a taxa de compressão depende dos dados em si. É óbvio que a escolha do algoritmo de compressão de dados depende principalmente dos dados e, antes de mais, devemos explorar os dados. Aqui, eu cubro um algoritmo de compressão de dados sem perda muito simples chamado 8220run-length codificação8221 que pode ser muito útil em alguns casos. Este algoritmo consiste em substituir grandes sequências de dados repetidos por um único item desses dados seguido de um contador que mostra quantas vezes este item é repetido. Para tornar-se mais claro, vamos ver um exemplo de string. Pós-navegação
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