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डीसी – डेटा संपीड़न क्या है?

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कंप्यूटर विज्ञान में, डेटा संपीड़न कम बिट्स का उपयोग करके जानकारी को एन्कोड करने की प्रक्रिया है। इसका उपयोग फ़ाइल या डेटाबेस के आकार को कम करने के लिए किया जा सकता है, जिससे इसे स्टोर करना और संचारित करना आसान हो जाता है। डेटा संपीड़न के कई अलग-अलग तरीके हैं, प्रत्येक के अपने फायदे और नुकसान हैं। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम देखेंगे कि डीसी – डेटा कम्प्रेशन क्या है और यह कैसे काम करता है। पढ़ने के लिए धन्यवाद!

डेटा कम्प्रेशन स्टोरेज या ट्रांसमिशन के लिए डेटा फ़ाइलों के आकार को कम करने की एक प्रक्रिया है।

डेटा संपीड़न एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जिसका उपयोग बड़ी फ़ाइलों से निपटने के दौरान किया जाता है जिन्हें संग्रहीत या प्रसारित करने की आवश्यकता होती है। यह इन फ़ाइलों के आकार को उनके आकार को प्रभावी रूप से कम करके अधिक प्रबंधनीय बनाने में मदद करता है, जिससे उन्हें एक स्थान से दूसरे स्थान पर कहीं अधिक तेज़ी से और आसानी से स्थानांतरित किया जा सकता है। डेटा कम्प्रेशन एल्गोरिदम नियमित रूप से सॉफ्टवेयर ऑपरेटिंग सिस्टम, ईमेल प्रोग्राम और स्ट्रीमिंग ऑडियो या वीडियो सेवाओं में कुशल भंडारण और प्रसारण के लिए फ़ाइल आकार को प्रबंधित करने में मदद करने के लिए उपयोग किया जाता है।

जरूरत पड़ने पर एन्क्रिप्टेड डेटा पर डेटा कंप्रेशन तकनीकों का भी उपयोग किया जा सकता है, ताकि संबंधित नेटवर्क को धीमा किए बिना ट्रांसफर करना आसान बनाते हुए ऐसी जानकारी अभी भी सुरक्षित रह सके।

दो मुख्य प्रकार के डेटा संपीड़न दोषरहित और हानिपूर्ण हैं।

डेटा कंप्रेशन डेटा की गुणवत्ता को प्रभावित किए बिना डेटा को छोटे, अधिक कुशल रूप में एन्कोडिंग या बदलने की एक प्रक्रिया है। यह उपयोगकर्ताओं को डिस्क स्थान बचाने और बड़ी मात्रा में सूचना को तेज़ी से स्थानांतरित करने में सक्षम बनाता है। डेटा संपीड़न के दो मुख्य प्रकार हैं – दोषरहित और हानिपूर्ण – जो डेटा को संपीड़ित करने के उनके दृष्टिकोण के आधार पर भिन्न होते हैं।

दोषरहित संपीड़न सामग्री के मूल टुकड़े में कोई गिरावट नहीं देखता है जब इसे अनपैक किया जाता है, जबकि हानिपूर्ण अप्रासंगिकता को कम करता है और मूल फ़ाइल में शामिल कुछ विवरणों को खोने की कीमत पर इसके मूल आकार की तुलना में कम बिट्स में डेटा को एन्कोडिंग करता है। इन दो विधियों के बीच चयन काफी हद तक उनके उपयोग के उद्देश्य और व्यक्तिगत प्राथमिकताओं पर निर्भर करता है। किसी भी मामले में, डेटा को स्टोर करना और प्रबंधित करना आसान बनाने के लिए डेटा संपीड़न एक उपयोगी उपकरण हो सकता है।

दोषरहित संपीड़न किसी भी डेटा को खोए बिना फ़ाइल का आकार कम कर देता है, जबकि हानिपूर्ण संपीड़न फ़ाइल आकार को कम करने के लिए कुछ डेटा को हटा देता है।

दोषरहित संपीड़न डिजिटल परिदृश्य में एक अविश्वसनीय रूप से उपयोगी उपकरण है, जिससे हम छवियों, ऑडियो और वीडियो को जल्दी और आसानी से साझा कर सकते हैं। किसी भी जानकारी को खोए बिना सभी प्रकार की फ़ाइलों के आकार को कम करके, दोषरहित संपीड़न सुनिश्चित करता है कि व्यापक फ़ाइलें संपीड़ित होने के बाद भी बरकरार रहें। दूसरी ओर, दस्तावेज़ साझा करने के लिए हानिपूर्ण संपीड़न भी एक प्रभावी उपकरण है क्योंकि यह दोषरहित संपीड़न की तुलना में फ़ाइल आकार को और भी कम कर देता है – हालाँकि यह प्रक्रिया एक व्यापार-बंद के साथ आती है क्योंकि इसके परिणामस्वरूप कुछ डेटा खो जाएगा।

सौभाग्य से, इस प्रकार का संपीड़न मनोरंजन मीडिया जैसे संगीत या फिल्मों के लिए सबसे अधिक उपयोग किया जाता है, जहां गुणवत्ता या स्पष्टता में मामूली गिरावट महत्वपूर्ण नहीं हो सकती है।

रन-लेंथ एन्कोडिंग, हफ़मैन कोडिंग और LZW कोडिंग सहित विभिन्न तरीकों से डेटा कंप्रेशन प्राप्त किया जा सकता है।

डेटा कम्प्रेशन एक अत्यंत महत्वपूर्ण कार्यप्रणाली है जिसका उपयोग विभिन्न कंप्यूटिंग डोमेन में वर्षों से किया जाता रहा है। डेटा संपीड़न के बिना, बड़े आकार की फ़ाइलों का भंडारण और साझा करना संभव नहीं होगा। संपीड़न कई तकनीकों के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है; सबसे आम रन-लेंथ एन्कोडिंग, हफ़मैन कोडिंग और LZW कोडिंग है। रन-लेंथ एन्कोडिंग दोहराए जाने वाले वर्णों या शब्दों के पैटर्न का शोषण करके डेटा को संक्षेप में प्रदर्शित करने की अनुमति देता है।

हफ़मैन कोडिंग बेहतर संपीड़न प्राप्त करने के लिए संदेश के प्रतीकों को पुनर्व्यवस्थित करता है। अंत में, LZW कोडिंग एक इंडेक्स टेबल बनाकर एक फाइल को कंप्रेस करता है जिससे अनावश्यक स्ट्रिंग्स को कम बाइट्स या वर्णों से बदल दिया जाता है। सभी तीन तकनीकें डेटा संपीड़न के लिए प्रभावी समाधान प्रदान करती हैं, जिनमें से प्रत्येक की जटिलता और पेचीदगियों का अपना स्तर होता है, जो कि संकुचित होने वाले पैटर्न के प्रकार पर निर्भर करता है।

अलॉसलेस विधि से संपीड़ित डेटा को उसके मूल रूप में विघटित किया जा सकता है, जबकि हानिपूर्ण विधि से संपीड़ित डेटा को पूरी तरह से विघटित नहीं किया जा सकता है।

कंप्यूटिंग में डेटा कम्प्रेशन एक महत्वपूर्ण उपकरण है। डेटा संपीड़न के दोषरहित तरीके गुणवत्ता को कम किए बिना एक फ़ाइल के आकार को कम करते हैं, जिसका अर्थ है कि यदि संपीड़ित डेटा को विघटित किया जाता है तो इसे उसके सटीक मूल रूप में लौटाया जा सकता है और सभी मूल जानकारी बरकरार रहती है। दूसरी ओर, हानिपूर्ण विधियाँ फ़ाइल के आकार में पर्याप्त कमी पैदा करती हैं लेकिन उपयोगकर्ता के लिए अप्रासंगिक माने जाने वाले छोटे टुकड़ों को हटाकर स्रोत फ़ाइल से कुछ जानकारी का बलिदान करती हैं।

इसका मतलब यह है कि हालांकि इन फ़ाइलों को डिकम्प्रेस किया जा सकता है, लेकिन उन्हें हमेशा ठीक उसी रूप में बहाल नहीं किया जा सकता है, जिसे एक बार संपीड़न प्रक्रिया से पहले रखा गया था। यह इस कारण से है कि डेटा संपीड़न के हानिकारक तरीकों का उपयोग केवल तभी किया जाना चाहिए जब गुणवत्ता प्राथमिकता न हो।

डेटा संपीड़न विधि का चयन करते समय विभिन्न कारकों पर विचार किया जाना चाहिए, जैसे डेटा का प्रकार संपीड़ित किया जा रहा है, वांछित फ़ाइल आकार, और संपीड़न और डीकंप्रेसन के लिए उपलब्ध समय और संसाधनों की मात्रा

किसी दिए गए कार्य के लिए सही डेटा संपीड़न विधि चुनना एक महत्वपूर्ण निर्णय है जिसके लिए विभिन्न कारकों पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है। इन कारकों में संपीड़ित होने वाले डेटा का प्रकार शामिल है, क्योंकि कुछ प्रकार के डेटा (जैसे ऑडियो और चित्र) अन्य प्रकारों (जैसे पाठ या संख्यात्मक डेटा) की तुलना में एक अलग दृष्टिकोण से लाभान्वित हो सकते हैं। इसके अतिरिक्त, वांछित अंत फ़ाइल आकार के बारे में सोचना महत्वपूर्ण है। एप्लिकेशन और उपयोग के मामले के आधार पर, एक विशिष्ट लक्ष्य आकार फायदेमंद हो सकता है, जबकि परिणामी फ़ाइल आकार की परवाह किए बिना अन्य अधिकतम संपीड़न के लिए कॉल कर सकते हैं।

अंतिम लेकिन कम से कम, फ़ाइलों को कंप्रेस करने और डीकंप्रेस करने दोनों के लिए उपलब्ध समय और संसाधनों के बारे में सोचना आवश्यक है। प्रसंस्करण शक्ति और आवश्यक समय के संदर्भ में प्रत्येक विधि की अपनी आवश्यकताएं होती हैं, इसलिए सही को चुनने से दक्षता में काफी सुधार हो सकता है। डेटा कम्प्रेशन स्टोरेज या ट्रांसमिशन के लिए डेटा फ़ाइलों के आकार को कम करने की एक प्रक्रिया है। डेटा संपीड़न के दो मुख्य प्रकार हैं: दोषरहित और हानिपूर्ण। दोषरहित संपीड़न किसी भी डेटा को खोए बिना फ़ाइल का आकार कम कर देता है, जबकि हानिपूर्ण संपीड़न फ़ाइल आकार को कम करने के लिए कुछ डेटा को हटा देता है।

डेटा संपीड़न प्राप्त करने के लिए विभिन्न विधियों का उपयोग किया जा सकता है, जिसमें रन-लेंथ एन्कोडिंग, हफ़मैन कोडिंग और LZW कोडिंग शामिल हैं। डेटा संपीड़न विधि चुनते समय, डेटा के प्रकार को संपीड़ित किया जा रहा है, वांछित फ़ाइल आकार, और संपीड़न और डीकंप्रेसन के लिए उपलब्ध समय और संसाधनों की मात्रा जैसे कारकों पर विचार किया जाना चाहिए।

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