Нет единого мнения о том, какие методы сжатия данных наиболее эффективны для получения максимального результата. Выбор зависит от конкретной задачи и требований к данным.

Сжатие без потерь подходит для текстов, программного кода, баз данных и других типов данных, где принципиально важно сохранить всю информацию. 3 Примеры алгоритмов сжатия без потерь: кодирование Хаффмана, алгоритм Lempel-Ziv-Welch (LZW) и DEFLATE. 1

Сжатие с потерями позволяет достичь значительно большего уменьшения размера файлов за счёт удаления излишков данных, таких как мелкие детали изображения или неслышимые частоты в аудио. 3 Подходит только для данных, где не критично потерять часть информации. 3 Примеры алгоритмов с потерями: JPEG для изображений, MP3 для аудио и MPEG для видео. 1

Также эффективным методом сжатия может быть сжатие на уровне блоков. 1 В системах хранения оно сжимает данные на уровне блоков хранения, а не на уровне файлов. 1 Такой подход обеспечивает лучшую эффективность хранения и часто используется в корпоративных решениях для хранения данных. 1

Ещё одна тенденция в области сжатия данных — использование алгоритмов машинного обучения. 1 Они позволяют создавать более эффективные методы сжатия путём изучения специфических закономерностей в данных. 1 Сжатие на основе ИИ может повысить степень сжатия без ущерба для производительности. 1

Таким образом, выбор метода сжатия должен основываться на совокупности факторов, включая коэффициент сжатия, время, требуемое для сжатия и распаковки данных, а также требования по сохранению качества. 2