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怎么样把两个压缩文件压到一起_数据库

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怎么样把两个压缩文件压到一起？

简单回答一下，完全可以把多个文件看作一个文件进行压缩，也可以达到你说的压缩效果，但是慢！如果只是在实验室里做实验那是没有问题的，但是做成通用软件的时候需要考虑很多问题。

1. 算法的限制。像比较常用的LZ77，GZIP，snappy这种，在匹配相同字符串的时候是有窗口（history buffer）大小和最大匹配长度限制的。以你说的例子为例，你在遇到第二个100M的时候，你需要往前找100M的位置去找到这个匹配，但是匹配这个100M是需要代价的（包括消耗100M的内存和匹配100M长度所需要的时间），这样会使得压缩过程非常非常非常慢！其次是最大匹配长度问题，同理，在有限的时间内你不可能无限制地要求更长的匹配，都是有一个阈值的。一般情况下，匹配窗口大小通常是几KB到几MB这个级别（snappy是64KB），最大匹配长度就更小了。像LZ78、LZW这些基于字典的也会有字典大小和最大匹配长度问题，不再赘述。

2. 软件对压缩率和压缩速度的折中。简单说，压缩率越大，压缩速度越缦，反之亦然。主要看追求的是怎样的平衡。即便是一味追求压缩率，使用一个算法100M对100M的压缩代价还是很大的，还不如用多层压缩，比如说GZIP用了哈夫曼和LZ77结合。当然你也可以使用文件对文件的查重算法（各种云1秒上传电影的例子），但是这种只适合用在云备份上，暂时不适合用作多文件（量太少不实用，浪费资源）压缩打包。

3. 多文件压缩更倾向每个单独压缩，主要也是性能决定的。比如说你有16个文件要压缩，如果一开始分开压缩，那就可以调动16个线程一起压缩，时间会缩短16倍。然后再花一点时间把各个压缩之后的文件粘一起并添加上元数据。如果是一起压缩，由于压缩算法的并行比较困难，基本都是一个线程在工作（多线程的很多也是先把文件切割成多份，原理同上），这样会慢很多。解压也是一样的，单独压缩的文件可以调动多线程同时解压。另外，在解压时候如果我只需要其中一个文件，这种压缩方式就更有优势了，只需要读元数据并解只压需要的那部分文件，而不需要解压所有文件。

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