Информатика Базовый курс (стр. 114 из 188)
16.
Для поля Цена выберите итоговую функцию Sum для определения стоимостиизделия как суммы стоимостей комплектующих.17. Для поля Компонент выберите итоговую функцию Count, определяющую общееколичество записей, вошедших в группу. В нашем случае это количество узлов, из которых собран компьютер.
18. Закройте бланк запроса по образцу и дайте ему имя: Расчет стоимости изделия.Запустите запрос и убедитесь, что он правильно работает.
19. Закройте все объекты базы данных. Завершите работу с программой Microsoft Access.
§11 Мы научились создавать так называемые итоговые запросы. Это запросы, производящие вычисления по всем значениям одного поля. Мы научились также выбирать используемую итоговую функцию.
Как хранение, так и передача информации обходятся участникам информационного процесса недешево. Зная стоимость носителя и его емкость (Мбайт, Гбайт), нетрудно подсчитать, во что обходится хранение единицы информации, а зная пропускную способность канала связи (Мбит/с) и стоимость его аренды, можно определить затраты на передачу единицы информации. Полученные результаты обычно составляют вполне значимые величины как для корпоративных, так и для индивидуальных пользователей. В связи с этим регулярно возникает необходимость сжимать данные перед тем, как размещать их в архивах или передавать по каналам связи. Соответственно, существует и обратная необходимость восстановления данных из предварительно уплотненных архивов.
14.1. Теоретические основы сжатия данных
Характерной особенностью большинства «классических» типов данных, с которыми традиционно работают люди, является определенная избыточность. Степень избыточности зависит от типа данных. Например, у видеоданных степень избыточности обычно в несколько раз больше, чем у графических данных, а степень избыточности графических данных в несколько раз больше, чем текстовых. Кроме того, степень избыточности данных зависит от принятой системы кодирования. Так, например, можно сказать, что кодирование текстовой информации средствами русского языка (с использованием русской азбуки) дает в среднем избыточность на 20-30% больше, чем кодирование адекватной информации средствами английского языка.
Для человека избыточность информации нередко связана с представлением о ее качестве, поскольку избыточность, как правило, улучшает восприятие, особенно в неблагоприятных условиях (просмотр телепередач при наличии помех, восстановление поврежденного графического материала, чтение текстов в условиях недостаточной освещенности и т. п.).
При обработке информации избыточность также играет важную роль. Так, например, при преобразовании или селекции информации избыточность используют для повышения ее качества (репрезентативности, актуальности, адекватности и т. п.).
376 Глава 14. Приемы и методы работы со сжатыми данными 
Однако когда речь заходит не об обработке, а о хранении готовых документов или их передаче, то избыточность можно уменьшить, что дает эффект сжатия данных. Если методы сжатия информации применяют к готовым документам, то нередко термин сжатие данных подменяют термином архивация данных, а программные средства, выполняющие эти операции, называют архиваторами.Объекты сжатия
В зависимости от того, в каком объекте размещены данные, подвергаемые сжатию, различают:
• уплотнение (архивацию) файлов;
• уплотнение (архивацию) папок;• уплотнение дисков.
Уплотнение файлов применяют для уменьшения их размеров при подготовке к передаче по каналам электронных сетей или к транспортировке на внешнем носителе малой емкости, например на гибком диске.
Уплотнение папок используют как средство архивации данных перед длительным хранением, в частности при резервном копировании.
Уплотнение дисков служит целям повышения эффективности использования их рабочего пространства и, как правило, применяется к дискам, имеющим недостаточную емкость.
Обратимость сжатия
Несмотря на изобилие алгоритмов сжатия данных, теоретически есть только три способа уменьшения их избыточности. Это либо изменение содержания данных, либо изменение их структуры, либо и то и другое вместе.
*
Если при сжатии данных происходит изменение их содержания, метод сжатия необратим и при восстановлении данных из сжатого файла не происходит полного восстановления исходной последовательности. Такие методы называют также методами сжатия с регулируемой потерей информации. Они применимы только для тех типов данных, для которых формальная утрата части содержания не приводит к значительному снижению потребительских свойств. В первую очередь это относится к мультимедийным данным: видеорядам, музыкальным записям, звукозаписям и рисункам. Методы сжатия с потерей информации обычно обеспечивают гораздо более высокую степень сжатия, чем обратимые методы, но их нельзя применять к текстовым документам, базам данных и, тем более, к программному коду. Характерными форматами сжатия с потерей информации являются:•
JPG для графических данных;•
.MPG для видеоданных;•
.МРЗ для звуковых данных. 
Если при сжатии данных происходит только изменение их структуры, то метод сжатия обратим. Из результирующего кода можно восстановить исходный массив путем применения обратного метода. Обратимые методы применяют для сжатия14.1. Теоретические основы сжатия данных 377
любых типов данных. Характерными форматами сжатия без потери информации являются:
•
.GIF, TIF, .PCX и многие другие для графических данных;• .AVI для видеоданных;
•
.ZIP, .ARJ, .RAR, .LZH, .LH, .CAB и многие другие для любых типов данных.Алгоритмы обратимых методов
При исследовании методов сжатия данных следует иметь в виду существование следующих доказанных теорем.
1.
Для любой последовательности данных существует теоретический предел сжа-тия, который не может быть превышен без потери части информации.2. Для любого алгоритма сжатия можно указать такую последовательность данных, для которой он обеспечит лучшую степень сжатия, чем другие методы.
3.
Для любого алгоритма сжатия можно указать такую последовательность данных, для которой данный алгоритм вообще не позволит получить сжатия.Таким образом, обсуждая различные методы сжатия, следует иметь в виду, что наивысшую эффективность они демонстрируют для данных разных типов и разных объемов.
Существует достаточно много обратимых методов сжатия данных, однако в их основе лежит сравнительно небольшое количество теоретических алгоритмов, представленных в таблице 14.1.
Таблица 14.1. Свойства алгоритмов сжатия
Алгоритм RLE
В основу алгоритмов RLE положен принцип выявления повторяющихся последовательностей данных и замены их простой структурой, в которой указывается код данных и коэффициент повтора.
Например, для последовательности: 0; 0; 0; 127; 127; 0; 255; 255; 255; 255 (всего 10 байтов) образуется следующий вектор:
| 0 | 3 |
| 127 | 2 |
| 0 | 1 |
| 255 | 4 |
Значение Коэффициент повтора
378 Глава 14. Приемы и методы работы со сжатыми даннымиПри записи в строку он имеет вид:
0; 3; 127; 2; 0; 1; 255; 4 (всего 8 байтов).
В данном примере коэффициент сжатия равен 8/10 (экономия объема составляет 20%).
Программные реализации алгоритмов RLE отличаются простотой, высокой скоростью работы, но в среднем обеспечивают недостаточное сжатие. Наилучшими объектами для данного алгоритма являются графические файлы, в которых большие одноцветные участки изображения кодируются длинными последовательностями одинаковых байтов. Этот метод также может давать заметный выигрыш на некоторых типах файлов баз данных, имеющих таблицы с фиксированной длиной полей. Для текстовых данных методы RLE, как правило, не эффективны.