В ФБГУ «Российский центр научной информации» совместно с Межведомственным суперкомпьютерным центром РАН проанализированы методы компрессии табличных данных, используемых в рамках функционирования платформы «Инфраструкт...

Цель сжатия – уменьшить размер файлов для экономии пространства на носителях информации и ускорения передачи данных по сети. Алгоритмы сжатия данных можно классифицировать на две большие категории: сжатие с потерями и без потерь. Каждый алгоритм имеет свои уникальные методы для достижения сжатия.
Сжатие без потерь позволяет точно восстановить исходные данные, в то время как сжатие с потерями приводит к уменьшению размера за счет невозможности точного восстановления оригинала, что приемлемо, например, в аудио, видео и изображениях. Сжатие без потерь использует такие методы, как кодирование Хаффмана, алгоритмы LZ77 и LZ78 и их производные (например, Deflate), а также преобразование Берроуза–Уилера с последующим кодированием длин серий (RLE) и кодированием Хаф- фмана (как в Bzip2).
Сжатие с потерями применяется в основном к мультимедийным данным, где небольшие потери качества могут быть незаметны человеку или приемлемы с точки зрения конечного использования. Примеры включают JPEG для изоб- ражений, MPEG для видео и MP3 для аудио.
Подробное описание дается в статье "Сравнительный анализ методов сжатия табличных данных", автор  Гарев К.В. (ФГБУ «Российский центр научной информации», Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН, г. Москва).