نقصان کے بغیر کمپریشن: یہ کیا ہے اور اسے کیسے استعمال کیا جائے۔
ناقص کمپریشن جب ڈیجیٹل میڈیا کی بات آتی ہے تو یہ ایک اہم تصور ہے۔ یہ اس عمل سے مراد ہے جہاں ڈیٹا کو کمپریس کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا کے کسی نقصان کے بغیر. بغیر کسی نقصان کے کمپریشن آپ کے ڈیجیٹل میڈیا کے فائل سائز کو کم کرنے کا ایک بہترین طریقہ ہے معیار کی قربانی کے بغیر۔
اس مضمون میں، ہم دریافت کریں گے
- بے عیب کمپریشن کیا ہے؟,
- یہ کیسے کام کرتا ہے، اور
- آپ اسے اپنے فائدے کے لیے کیسے استعمال کر سکتے ہیں۔.
آو شروع کریں!
اس پوسٹ میں ہم احاطہ کریں گے:
بے نقصان کمپریشن کی تعریف
ناقص کمپریشن ڈیٹا کمپریشن کی ایک قسم ہے جو انکوڈنگ اور ضابطہ کشائی کے عمل کے دوران تمام اصل ڈیٹا کو محفوظ رکھتی ہے، اس طرح کہ نتیجہ اصل فائل یا ڈیٹا کی عین نقل ہوتا ہے۔ یہ ڈیٹا میں پیٹرن تلاش کرکے اور اسے زیادہ مؤثر طریقے سے اسٹور کرکے کام کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کسی فائل میں 5 دہرائے جانے والے الفاظ ہیں، تو ان 5 ڈپلیکیٹ الفاظ کو ذخیرہ کرنے کے بجائے لازلیس کمپریشن اس لفظ کی صرف ایک مثال کو ذخیرہ کرے گا، اس کے علاوہ اس کا حوالہ جہاں اسے فائل میں اس کے استعمال کے بارے میں معلومات مل سکتی ہیں۔
کے برعکس نقصان دہ کمپریشن (جو سائز کو کم کرنے کے لیے کچھ معلومات کو منتخب طور پر ضائع کر دیتا ہے) ناقص کمپریشن آپ کو برقرار رکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ تصویری قرارداد، متن کی وضاحت اور فائل کی سالمیت کے ساتھ معیار کا کوئی نقصان نہیں. یہ ان ایپلی کیشنز کے لیے موزوں بناتا ہے جہاں کچھ معلومات ضروری ہیں اور سائز میں کمی کے لیے اس کی قربانی نہیں دی جا سکتی۔ نقصان کے بغیر کمپریشن کے عام استعمال میں شامل ہیں:
- میوزک فائلوں کو کمپریس کرنا (اس لیے آڈیو کا معیار برقرار رہنا چاہیے)
- طبی تصویروں کو سکیڑنا (چونکہ چھوٹی تفصیلات تشخیص کے لیے اہم ہو سکتی ہیں)
- سافٹ ویئر ایپلی کیشنز کا سورس کوڈ کمپریس کرنا
- طویل مدتی اسٹوریج کے لیے دستاویزات کو آرکائیو کرنا۔
کمپریسرز کی مثالیں جو اس قسم کے الگورتھم کو استعمال کر سکتی ہیں۔ ZIP اور PNG فائلیں نیز کچھ تصویری فارمیٹس جیسے TIFF اور GIF.
بغیر نقصان کے کمپریشن کے فوائد
ناقص کمپریشن ایک ایسی ٹیکنالوجی ہے جو کوالٹی میں کسی نقصان کے بغیر ڈیٹا کو چھوٹے سائز میں کمپریس کرتی ہے۔ یہ الگورتھم کے استعمال سے ممکن ہوا ہے جو ڈیٹا کے بے کار یا دہرائے جانے والے تاروں کی نشاندہی کرتے ہیں، اور پھر انہیں چھوٹے کوڈز سے بدل دیتے ہیں۔ اس طریقہ کو استعمال کرنے سے ڈیٹا کے سائز کو نمایاں طور پر کم کرنے میں مدد مل سکتی ہے، اکثر کی طرف سے نصف یا زیادہ، صارفین کو زیادہ مؤثر طریقے سے معلومات کی بڑی مقدار کو ذخیرہ کرنے اور منتقل کرنے کے قابل بناتا ہے۔
سٹوریج کی جگہ بچانے کے علاوہ، بے نقصان کمپریشن استعمال کرنے کے کئی دوسرے اہم فوائد ہیں۔ یہ شامل ہیں:
- بہتر کارکردگی: لاز لیس کمپریشن فائلوں کی منتقلی کی رفتار کو بہتر بنا سکتی ہے کیونکہ وہ چھوٹی ہوتی ہیں اور بھیجنے یا ڈاؤن لوڈ کرتے وقت کم بینڈوڈتھ لیتی ہیں۔
- ڈیٹا کی سالمیت: چونکہ بغیر نقصان کے کمپریشن کا استعمال کرتے وقت کوئی ڈیٹا ضائع نہیں ہوتا ہے، اس لیے انکوڈ کردہ کوئی بھی معلومات ڈیکمپریشن پر برقرار رہے گی۔
- مطابقت: کمپریسڈ فائلوں کو عام طور پر اس کے معیاری انکوڈنگ الگورتھم کی وجہ سے مختلف پلیٹ فارمز پر مختلف ایپلی کیشنز کے ساتھ کھولا جا سکتا ہے۔
- پروسیسنگ کا کم وقت: فائل کا سائز کم کرنا پرنٹنگ، اسٹریمنگ اور ایڈیٹنگ جیسے عمل کو تیز کرتا ہے کیونکہ چھوٹی فائلوں کو کم کمپیوٹنگ پاور کی ضرورت ہوتی ہے۔
بے نقصان کمپریشن کی اقسام
مختلف قسم کے ہیں بے نقصان کمپریشن وہ تکنیکیں جو آپ کو بغیر کسی معلومات کے ڈیٹا کو کمپریس کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ نقصان دہ کمپریشن کی سب سے عام قسمیں ہیں۔ ZIP، gzip، اور LZW. یہ تینوں، دیگر مختلف اقسام کے ساتھ، سب کے اپنے فائدے اور نقصانات ہیں۔
اس مضمون میں، ہم مختلف قسم کے نقصان کے بغیر کمپریشن کے طریقوں اور ان کے استعمال کے طریقہ پر تبادلہ خیال کریں گے:
اپنے اسٹاپ موشن اسٹوری بورڈز کے ساتھ شروع کرنا
ہمارے نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں اور تین اسٹوری بورڈز کے ساتھ اپنا مفت ڈاؤن لوڈ حاصل کریں۔ اپنی کہانیوں کو زندہ کرنے کے ساتھ شروع کریں!
ہم صرف آپ کے ای میل ایڈریس کو اپنے نیوز لیٹر کے لیے استعمال کریں گے اور آپ کا احترام کریں گے۔ کی رازداری
- زپ
- gzip
- ایل زیڈ ڈبلیو
لینتھ انکوڈنگ چلائیں۔
لینتھ انکوڈنگ (RLE) چلائیں ایک ڈیٹا کمپریشن الگورتھم ہے جو کسی بھی ڈیٹا کو کھونے کے بغیر فائل کا سائز کم کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ اعداد و شمار کا تجزیہ کرکے، لگاتار حروف کو تلاش کرکے اور پھر انہیں ایک چھوٹی، زیادہ گاڑھی شکل میں کمپریس کرکے کام کرتا ہے۔ یہ فائلوں کو ذخیرہ کرنے اور منتقل کرنے میں آسان بناتا ہے۔ ڈیکمپریشن کے عمل کے دوران، اصل ڈیٹا کو مکمل طور پر دوبارہ بنایا جا سکتا ہے۔
رن لینتھ انکوڈنگ کو عام طور پر ڈیجیٹل امیجز کو کمپریس کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ یہ مواد میں معلومات کی فالتو پن کو مؤثر طریقے سے کم کرتا ہے جیسے دہرائے جانے والے پیٹرن، رنز کی پکسلز یا ایک ہی رنگ سے بھرے بڑے علاقے. متنی دستاویزات بھی RLE کمپریشن کے لیے موزوں امیدوار ہیں کیونکہ ان میں اکثر دہرائے جانے والے الفاظ اور جملے ہوتے ہیں۔
رن لینتھ انکوڈنگ اس حقیقت کا فائدہ اٹھاتی ہے کہ آڈیو فائلوں کے اندر بہت سے ترتیب وار نمونے ہوتے ہیں۔ ایک جیسی اقدار تاکہ ان کا سائز کم ہو لیکن ڈیکمپریشن پر ان کے اصل معیار کو برقرار رکھا جائے۔ یہ فائل کے سائز میں نمایاں کمی کا باعث بن سکتا ہے - عام طور پر 50٪ یا اس سے زیادہ - آڈیو کوالٹی اور کارکردگی کے لحاظ سے بہت کم نقصانات کے ساتھ۔
RLE انکوڈنگ کا استعمال کرتے وقت، یہ یاد رکھنا ضروری ہے کہ اگرچہ اس سے آواز یا تصویری فائلوں سے متعلق فائل کے سائز کو کم کرنے کا امکان ہے، لیکن یہ حقیقت میں ٹیکسٹ فائلوں کی ان اقسام کے لیے فائدہ مند نہیں ہو سکتا جو روایتی طور پر تیار کیے جانے کی وجہ سے زیادہ بے کار نہیں ہوتے۔ . اس لیے حتمی انتخاب کرنے سے پہلے مختلف قسم کے ایپلی کیشنز کے ساتھ کچھ تجربہ ضروری ہو سکتا ہے کہ آیا اس قسم کی کمپریشن ٹیکنالوجی آپ کی ضروریات کے لیے موزوں ہے۔
ہف مین کوڈنگ
ہف مین کوڈنگ ایک انکولی، بے نقصان ڈیٹا کمپریشن الگورتھم ہے۔ یہ الگورتھم ایک موثر پریفکسنگ کوڈ بنانے کے لیے ڈیٹا کی علامتوں، یا حروف کا ایک سیٹ استعمال کرتا ہے، ساتھ ہی فائل میں ان کی موجودگی کی فریکوئنسی بھی۔ یہ کوڈ چھوٹے کوڈ ورڈز پر مشتمل ہے جو زیادہ متواتر حروف کی نمائندگی کرتے ہیں اور طویل کوڈ ورڈز جو نایاب کی نمائندگی کرتے ہیں۔ ان کوڈز کا استعمال کرتے ہوئے، Huffman Coding اس کے ڈیٹا کی سالمیت پر بہت کم اثر کے ساتھ فائل کے سائز کو کم کر سکتا ہے۔
Huffman Coding دو مراحل میں کام کرتا ہے: منفرد علامتی کوڈز کا ایک سیٹ بنانا اور ڈیٹا اسٹریم کو کمپریس کرنے کے لیے اسے استعمال کرنا۔ علامتی کوڈز عام طور پر متفرق فائل کے حروف کی تقسیم اور متعلقہ تعدد کی جانچ کرکے حاصل کردہ معلومات سے بنائے جاتے ہیں۔ اس میں مختلف کردار ہوتے ہیں۔. عام طور پر، ہف مین کوڈنگ دوسرے نقصان کے بغیر کمپریشن الگورتھم کے مقابلے میں زیادہ مؤثر طریقے سے کام کرتی ہے جب ڈیٹا اسٹریمز پر استعمال کیا جاتا ہے جس میں علامتیں ہوتی ہیں۔ وقوع پذیر ہونے کے غیر مساوی امکانات - مثال کے طور پر، ایک متنی دستاویز کی خصوصیت جس میں کچھ حروف (جیسے "ای") دوسروں کے مقابلے زیادہ کثرت سے پائے جاتے ہیں (جیسے "z").
ریاضی کی کوڈنگ
ایک قسم کا لاغر کمپریشن جسے استعمال کیا جا سکتا ہے کہلاتا ہے۔ ریاضی کی کوڈنگ. یہ طریقہ اس حقیقت کا فائدہ اٹھاتا ہے کہ ڈیٹا کی ایک ندی میں بے کار حصے ہوسکتے ہیں جو جگہ استعمال کرتے ہیں، لیکن جو کوئی حقیقی معلومات نہیں پہنچاتے۔ یہ اپنے اصل معلوماتی مواد کو محفوظ رکھتے ہوئے ان بے کار حصوں کو ہٹا کر ڈیٹا کو کمپریس کرتا ہے۔
یہ سمجھنے کے لیے کہ ریاضی کی کوڈنگ کیسے کام کرتی ہے، آئیے متن پر مبنی مثال پر غور کریں۔ فرض کریں کہ ہمارے ڈیٹا اسٹریم میں چار حروف ہیں - A، B، C، اور D. اگر ڈیٹا کو کمپریس کیے بغیر چھوڑ دیا جائے تو، ہر کریکٹر پورے سلسلے میں کل 32 بٹس کے لیے آٹھ بٹس لے گا۔ ریاضی کی کوڈنگ کے ساتھ، تاہم، دہرائی جانے والی اقدار جیسے A اور B ہر ایک کو آٹھ سے کم بٹس کے ساتھ پیش کیا جا سکتا ہے۔
اس مثال میں ہم ہر کریکٹر کی نمائندگی کے لیے چار بٹ بلاکس استعمال کریں گے جس کا مطلب ہے کہ چاروں کریکٹرز کو ایک ہی 16 بٹ بلاک میں پیک کیا جا سکتا ہے۔ انکوڈر ڈیٹا کے دھارے کو دیکھتا ہے اور ہر ایک کردار کو ان کے یکے بعد دیگرے تاروں میں ظاہر ہونے کے امکانات کی بنیاد پر امکانات تفویض کرتا ہے تاکہ جگہ بچانے کے ساتھ ساتھ جب وہ دوسرے سرے پر ڈیکمپریس ہو جائیں تو زیادہ سے زیادہ درستگی کو یقینی بنایا جا سکے۔ اس لیے کمپریشن کے دوران صرف زیادہ امکانات والے حروف کم بٹس لیتے ہیں جب کہ کم فریکوئنسی والے یا جو کم کثرت سے ظاہر ہوتے ہیں ان کو فی کریکٹر بلاک میں زیادہ بٹس درکار ہوتے ہیں لیکن پھر بھی ایک 16 بٹ بلاک کے اندر بنڈل رہتے ہیں جیسے پورے ڈیٹا اسٹریم میں کئی بائٹس کو بچانے سے پہلے۔ اس کے غیر کمپریسڈ ورژن کے مقابلے میں۔
بغیر نقصان کے کمپریشن کا استعمال کیسے کریں۔
ناقص کمپریشن معلومات کے بغیر کسی نقصان کے ڈیٹا کو انکوڈنگ اور کمپریس کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ کمپریشن کا یہ طریقہ ڈیجیٹل امیجز، آڈیو اور ویڈیو فائلوں کے سائز کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ لاز لیس کمپریشن ڈیٹا کو اس کے اصل سائز کے ایک حصے میں ذخیرہ کرنے کے قابل بناتا ہے، جس کے نتیجے میں فائل بہت چھوٹی ہوتی ہے۔
تو، آئیے تفصیل میں جائیں اور دریافت کریں۔ بے عیب کمپریشن کا استعمال کیسے کریں۔:
فائل کی شکل
ناقص کمپریشن ڈیٹا کمپریشن کی ایک قسم ہے جو اصل فائل میں موجود کسی بھی ڈیٹا کی قربانی کے بغیر فائل کا سائز کم کرتی ہے۔ یہ بڑی فائلوں جیسے ڈیجیٹل فوٹوگرافس، آڈیو فائلوں اور ویڈیو کلپس کو کمپریس کرنے کا ایک مثالی طریقہ بناتا ہے۔ اس قسم کے کمپریشن کو استعمال کرنے کے لیے، آپ کو ان فائلوں کی اقسام کو سمجھنا چاہیے جو لاز لیس کمپریسرز کے ذریعے سپورٹ کی جاتی ہیں اور بہترین نتائج کے لیے انہیں صحیح طریقے سے ترتیب دینے کا طریقہ۔
بے مقصد مقاصد کے لیے فائل کو کمپریس کرتے وقت، آپ کے پاس فائل فارمیٹس کے لیے کئی اختیارات ہوتے ہیں۔ زیادہ تر امکان ہے کہ آپ ان کے درمیان انتخاب کریں گے۔ JPEGs اور PNGs کیونکہ وہ دونوں اچھے فائل سائز کے ساتھ بہترین نتائج فراہم کرتے ہیں۔ آپ جیسے فارمیٹس بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ GIF یا TIFF اگر آپ کا سافٹ ویئر ان کی حمایت کرتا ہے۔ کچھ مخصوص کمپریسڈ فارمیٹس بھی ہیں جو خاص طور پر آڈیو یا ویڈیو کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ یہ شامل ہیں FLAC (نقصان کے بغیر آڈیو)، AVI (نقصان کے بغیر ویڈیو)، اور QuickTime کا Apple Lossless فارمیٹ (ALAC).
یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ اگرچہ یہ فارمیٹس اپنے غیر کمپریسڈ ہم منصبوں کے مقابلے میں بہتر کمپریشن پیش کرتے ہیں، لیکن کچھ ایپلی کیشنز اور سافٹ ویئر پروگراموں میں ان کی محدود حمایت کی وجہ سے ان کے ساتھ کام کرنا زیادہ مشکل ہو سکتا ہے۔ آپ کے سیٹ اپ پر منحصر ہے، استعمال کرتے ہوئے غیر کمپریسڈ فارمیٹس طویل مدت میں آسان ہوسکتا ہے یہاں تک کہ اگر یہ زیادہ ڈسک کی جگہ لیتا ہے۔
کمپریشن ٹولز
مختلف قسم کے کمپریشن ٹولز دستیاب ہیں جو اصل ڈیٹا کی سالمیت کو برقرار رکھتے ہوئے ڈیٹا فائلوں کے سائز کو کم کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ یہ ٹولز فالتو ڈیٹا کی نشاندہی کرنے اور کسی بھی معلومات کو کھونے کے بغیر اسے فائل سے خارج کرنے کے لیے الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں۔
بے نقصان کمپریشن خاص طور پر گرافک امیجز، یا آڈیو اور ویڈیو ریکارڈنگ کے لیے مفید ہے۔ اوزار جیسے ZIP، RAR، Stuffit X، GZIP اور ARJ پی ڈی ایف اور کمپریسڈ ایگزیکیوٹیبلز (EXE) سمیت متعدد فائل کی اقسام کے لیے نقصان دہ کمپریشن کی مختلف سطحوں کی حمایت کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ ان فارمیٹس میں سے کسی ایک کے ساتھ کسی تصویر کو کمپریس کرتے ہیں۔ زیادہ سے زیادہ سائز میں کمی کی ترتیب، آپ کسی بھی تفصیل یا رنگ کی معلومات کو کھونے کے بغیر اس تصویر کو کھولنے اور دیکھنے کے قابل ہو جائیں گے۔
استعمال شدہ الگورتھم فائل سائز کو متاثر کرے گا جو حاصل کیا جا سکتا ہے اور ساتھ ہی فائل کو پروسیس کرنے اور کمپریس کرنے میں لگنے والے وقت کو بھی متاثر کرے گا۔ یہ منٹوں سے لے کر کئی گھنٹوں تک ہو سکتا ہے اس پر منحصر ہے کہ آپ کا منتخب کردہ ٹول کتنا نفیس ہے۔ مقبول کمپریشن ٹولز جیسے 7-zip (LZMA2) کمپریشن کی اعلی سطح پیش کرتے ہیں لیکن طویل پروسیسنگ کے اوقات کی ضرورت ہوتی ہے۔ جیسے انتہائی بہتر پروگرام SQ=z (SQUASH) نچلی سطح کے معمولات ہیں جو زیادہ مقبول ایپلی کیشنز کے مقابلے بجلی کی رفتار سے اضافی بائٹس کو نچوڑ سکتے ہیں جیسے WinZip or کو WinRAR لیکن ان کی تکنیکی پیچیدگی کا مطلب ہے کہ وہ شاذ و نادر ہی پی سی کے شوقیہ صارفین استعمال کرتے ہیں۔
تصویری کمپریشن
تصویری کمپریشن ڈیجیٹل امیج کی نمائندگی کے لیے درکار ڈیٹا کی مقدار کو کم کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ یہ دو طریقوں میں سے کسی ایک یا دونوں کے ذریعہ کیا جاتا ہے: غیر معمولی تصویری ڈیٹا کو ہٹا کر یا کم کر کے، کہا جاتا ہے۔ بے نقصان کمپریشن; یا محتاط ڈیٹا کے خاتمے کے ذریعے، کہا جاتا ہے نقصان دہ کمپریشن.
ساتھ بے نقصان کمپریشن، تصویر بالکل ویسا ہی ظاہر ہوتا ہے جیسا کہ کمپریس ہونے سے پہلے ہوتا تھا اور اسٹوریج کے لیے کم میموری استعمال کرتا ہے۔ کے ساتھ نقصان دہ کمپریشن تکنیک کے مطابق، فائل کو محفوظ کرنے اور دوبارہ کمپریس کرنے پر کچھ ڈیٹا ضائع ہو جاتا ہے لیکن جب صحیح طریقے سے کیا جائے تو، اصل غیر کمپریسڈ فائل سے کوئی نظر آنے والا مسخ نہیں ہونا چاہیے۔
لاز لیس کمپریشن تکنیک ڈیجیٹل فوٹو گرافی اور گرافک ڈیزائن ورک فلو میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتی ہیں۔ لاز لیس تکنیک فائلوں کو اس سے کہیں زیادہ چھوٹے سائز میں کمپریس کرنے کی اجازت دیتی ہے کہ اگر انہیں دوسرے طریقوں جیسے JPEG امیجز کے ساتھ کمپریس کیا گیا ہو جو نقصان دہ کمپریشن جہاں آپ کھوئے ہوئے معیار یا تفصیل کی قیمت پر فائل کا چھوٹا سائز حاصل کرتے ہیں۔
بے نقصان تصویری فارمیٹس میں شامل ہیں:
- آتش بازی PNGs (ortf)
- GIFs (gif)
- اور سب سے زیادہ استعمال شدہ فارمیٹ جھگڑا (جھگڑا)۔
تصویری پروسیسنگ سافٹ ویئر ایپلی کیشنز جیسے فوٹوشاپ مختلف قسم کی تصاویر کو کھول سکتی ہیں اور انہیں "Save As" جیسی خصوصیات کا استعمال کرتے ہوئے ان میں سے کسی ایک فارمیٹس میں تبدیل کر سکتی ہیں جس سے فائلوں کو اضافی سافٹ ویئر ڈاؤن لوڈ کیے بغیر فارمیٹس کے درمیان کتنی بار تبدیل کیا جاتا ہے۔
کچھ متبادل تصویری فارمیٹس جیسے JPEG 2000۔ (jp2) بھی اس قسم کی کمپریشن تکنیک کا استعمال کرتے ہیں تاہم وہ ایک اضافی فائدہ فراہم کرتے ہیں کیونکہ وہ JPEGs کے مقابلے میں زیادہ درست طریقے سے براہ راست معلومات کو ذخیرہ کرسکتے ہیں جبکہ ان کی موثر کوڈنگ اسکیم کی وجہ سے فائل کا سائز چھوٹا ہے۔
نتیجہ
ناقص کمپریشن ایک طاقتور ٹول ہے جو آپ کو فائل کے سائز کو کم کرنے اور سٹوریج کی جگہ بچانے میں مدد کر سکتا ہے، جبکہ یہ بھی یقینی بناتا ہے کہ آپ اس عمل میں کوئی ڈیٹا ضائع نہ کریں۔ یہ آپ کو فائلوں کو ان میں موجود معلومات میں سے کسی کو کھونے کے بغیر کمپریس کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ذخیرہ کرنے، رسائی اور اشتراک کرنے میں آسان۔
آخر میں، بے نقصان کمپریشن جدید ڈیٹا سٹوریج اور مینجمنٹ کے لیے ایک ضروری ٹول ہے۔
نقصان کے بغیر کمپریشن کا خلاصہ
ناقص کمپریشن ڈیٹا کمپریشن تکنیک کی ایک قسم ہے جو فائل کے سائز کو کم کرتی ہے بغیر کسی بھی ڈیٹا کی قربانی کے۔ یہ ٹیکسٹ پر مبنی فائلوں جیسے دستاویزات، اسپریڈ شیٹس کے ساتھ ساتھ تصاویر اور آڈیو فائلوں کو کمپریس کرنے کے لیے مثالی ہے۔
نقصان دہ کمپریشن کا بنیادی فائدہ یہ ہے۔ آپ کو فائل کے معیار کی قربانی کے بغیر فائل کا سائز کم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔. اس کا مطلب یہ ہے کہ ایک ہی فائل کو کئی بار کمپریس کیا جا سکتا ہے، جس سے بڑی فائلوں کو جلدی اور آسانی سے اسٹور اور ٹرانسفر کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ یہ فائل سے بے کار ڈیٹا کو ہٹا کر اور معلومات کے صرف ضروری عناصر کو ذخیرہ کرکے زیادہ موثر اسٹوریج کے استعمال کی بھی اجازت دیتا ہے۔
عام طور پر، دو قسم کے نقصان دہ کمپریشن الگورتھم ہیں - لغت پر مبنی الگورتھم جیسے Deflate/GZip یا Lempel-Ziv (جو فائلوں کو انڈیکسڈ لسٹ میں کمپریس کرتا ہے) یا فالتو پن کے خاتمے کے طریقے جیسے ریاضی کی کوڈنگ یا رن لینتھ انکوڈنگ (جو دہرانے والے پیٹرن کو انکوڈنگ کرکے فالتو پن کو دور کرتی ہے)۔ ہر قسم کے اپنے مخصوص مقاصد ہوتے ہیں جب میڈیا اور ایپلی کیشنز کی اقسام کی بات آتی ہے۔
تصاویر کے لیے، خاص طور پر، بغیر کسی نقصان کے تصویری فارمیٹس جیسے PNG دوسرے نقصان دہ فارمیٹس پر ترجیح دی جاتی ہے جیسے JPEG کیونکہ وہ تصویر کی تفصیلات کو JPEG سے بہتر طور پر محفوظ رکھتے ہیں جبکہ اب بھی تصویر کے معیار میں نمایاں کمی یا اصل ماخذ ڈیٹا کو ڈی کوڈ کرنے یا بازیافت کرنے میں دشواری کے بغیر کمپریشن کی مناسب سطح کی پیشکش کرتے ہیں۔ اسی طرح، ڈیجیٹل آڈیو غیر کمپریسڈ ویوفارم فائلیں۔ کے ساتھ بہتر کرنے کا رجحان رکھتے ہیں۔ ویکٹر کوانٹائزیشن کی تکنیک خالص بٹریٹ کم کرنے کی تکنیکوں کے بجائے۔
آخر میں، بغیر نقصان کے کمپریشن بڑے فائل کے سائز کو کم کرنے کا ایک مؤثر طریقہ ہے معیار میں کسی قربانی کے بغیر؛ یہ انہیں ذخیرہ کرنے کی جگہ اور لاگت کو بچانے کے ساتھ ساتھ قیمتی ڈیٹا کو محفوظ رکھنے کے لیے بہترین متبادل بناتا ہے۔ چونکہ مختلف الگورتھم مختلف قسم کے میڈیا کو دوسروں کے مقابلے میں زیادہ مؤثر طریقے سے پورا کرتے ہیں، اس لیے ہمیشہ تحقیق کرنا بہتر ہے کہ کون سا فارمیٹ رازداری کے تحفظ اور جگہ کی کارکردگی دونوں کے لیے آپ کی ضروریات کے لیے بہترین ہے – صحیح انتخاب تمام فرق کر سکتا ہے!
بغیر نقصان کے کمپریشن کے فوائد
ناقص کمپریشن ڈیٹا انکوڈنگ اور ضابطہ کشائی کا عمل ہے جو فائلوں کو معیار کی قربانی کے بغیر جگہ بچانے کی اجازت دیتا ہے۔ اگرچہ اسٹوریج کی لاگت مسلسل کم ہو رہی ہے، لیکن اعلیٰ معیار کے ڈیجیٹل مواد کو برقرار رکھنا مہنگا اور وقت طلب ہو سکتا ہے۔ نقصان کے بغیر کمپریشن الگورتھم مختلف سسٹمز میں سٹوریج، نیٹ ورک آپٹیمائزیشن، اور فائل ٹرانسفر کی سہولت فراہم کرتے ہیں۔ مزید برآں، آپٹمائزڈ ڈیٹا ٹرانسمیشن کی رفتار I/O آپریشنز سے وابستہ آپریشنل اخراجات کو کم کر سکتی ہے اور سائنسی یا طبی ڈیٹا کے تجزیہ کے محکموں کو اپنے نتائج کو زیادہ تیزی سے درست کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔
نقصان دہ کمپریشن تکنیک استعمال کرنے کے فوائد میں شامل ہیں:
- کسی بھی تحریف یا معیار میں کمی کو متعارف کیے بغیر فائل کے سائز میں کمی
- ویب پر منتقل ہونے والے ڈیٹا کی مقدار کو کم کرکے صفحہ لوڈ کرنے کی رفتار کو بہتر بنایا
- اوپن سورس ایپلی کیشنز کے گیٹ ویز جو آن لائن سرورز پر مواد تک رسائی کے لیے مواصلاتی اخراجات کو کم کرتے ہیں۔
- ڈیجیٹل مواد کے طویل مدتی تحفظ کے لیے آرکائیو کرنے کی صلاحیتوں میں اضافہ
- کم از کم بینڈوتھ کے وسائل کے ساتھ ممکنہ طور پر بڑے سامعین کو پورا کر کے ورچوئل انسٹرومینٹیشن اور انٹرنیٹ سٹریمنگ میڈیا سروسز کے لیے راستے کھولے
ہائے، میں کم ہوں، ایک ماں اور میڈیا کی تخلیق اور ویب ڈیولپمنٹ میں پس منظر کے ساتھ ایک اسٹاپ موشن پرجوش ہوں۔ مجھے ڈرائنگ اور اینیمیشن کا بہت بڑا شوق ہے، اور اب میں سب سے پہلے سٹاپ موشن کی دنیا میں ڈائیونگ کر رہا ہوں۔ اپنے بلاگ کے ساتھ، میں آپ لوگوں کے ساتھ اپنے سیکھنے کا اشتراک کر رہا ہوں۔
