0x69 Binary Options

BasE91 codificação introdução basE91 é um método avançado para codificar dados binários como caracteres ASCII. É semelhante a UUencode ou base64, mas é mais eficiente. A sobrecarga produzida pelo basE91 depende dos dados de entrada. Ele é no máximo de 23 (versus 33 para base64) e pode variar até 14, o que normalmente ocorre em blocos de 0 bytes. Isso torna o basE91 muito útil para transferir arquivos maiores em conexões binárias inseguras como e-mail ou linhas de terminal. Alfabeto Como o nome sugere, basE91 precisa de 91 caracteres para representar os dados binários codificados em ASCII. Dos 94 caracteres ASCII imprimíveis (0x21-0x7E), os três seguintes foram omitidos para construir o alfabeto basE91: A tabela de tradução é composta dos caracteres restantes como mostrado abaixo. Você pode dar uma olhada na especificação Universal Binary JSON. Ele não será tão compacto quanto Smile porque ele não faz referências de nome, mas é 100 compatível com JSON (onde como BSON e BJSON definem estruturas de dados que não existem no JSON, então não há nenhuma conversão padrão para / de). Também é (intencionalmente) criminalmente simples ler e escrever com um formato padrão de: Então tipos de dados simples começam com um código de marcador ASCII como I para um int de 32 bits, T para true, Z para null, S para string e assim em. O formato é projetado para ser rápido de ler, pois todas as estruturas de dados são prefixadas com seu tamanho, portanto, não há varredura para seqüências terminadas por nulo. Por exemplo, a leitura de uma string que pode ser demarcada como esta (os - chars são apenas para fins ilustrativos, eles não são escritos no formato) Você veria o S, ligá-lo para o processamento de uma seqüência de caracteres, consulte o inteiro de 4 bytes Que o segue de 512 e sabe que você pode apenas pegar em um pedaço os próximos 512 bytes e decodificá-los de volta para uma Cadeia de caracteres. Os valores numéricos semelhantes são escritos sem um valor de comprimento para serem mais compactos porque o seu tipo (byte, int32, int64, double) definem o seu comprimento de bytes (1, 4, 8 e 8. Também há suporte para números arbitrariamente longos Que é extremamente portátil, mesmo em plataformas que não os suportam). Em média, você deve ver uma redução de tamanho de cerca de 30 com um bem equilibrado JSON objeto (lotes de tipos mistos). Se você quiser saber exatamente como certas estruturas comprimir ou não comprimir você pode verificar a seção Requisitos de tamanho para ter uma idéia. No lado positivo, independentemente da compressão, os dados serão gravados em um formato mais otimizado e serão mais rápidos para trabalhar. Eu verifiquei o núcleo Input / OutputStream implementações para leitura / gravação do formato em GitHub hoje. Eu verificarei o mapeamento geral de objeto baseado em reflexão ainda esta semana. Você pode apenas olhar para essas duas classes para ver como ler e escrever o formato, acho que a lógica do núcleo é algo como 20 linhas de código. As classes são mais longas por causa de abstrações para os métodos e alguma estruturação em torno de verificar os bytes marcador para se certificar de que o arquivo de dados é um formato válido coisas como isso. Se você tem perguntas muito específicas como o endianness (Big) da especificação ou formato numérico para duplas (IEEE 754) tudo isso é coberto no doc spec ou apenas pergunte-me. Espero que ajude Isso é ótimo Parsing é trivial. A velocidade é alta. Tamanho é muito bom. E a representação pode ser entendida via tcpdump (em oposição a protobuf39s varints). Em hexadecimal simples, 300 é 0x012C em UBJ, 0x69012C (desde 0x69 é ascii i) em protobuf, 0xAC02 1010 1100 0000 0010. Protobuf fica ainda mais difícil (e mais lento) para analisar se você tiver números negativos. Protobuf não compacta seqüências de caracteres ou floats, portanto, a menos que você tenha muitos pequenos inteiros, o tamanho é semelhante, mas UBJ é rápido e seu analisador é simples. Ndash cdunn2001 May 11 13 at 18:44 Qualquer benchmarks publicado, números wrt velocidade Tudo é rápido para analisar estes dias você deve comparar implementações para ter qualquer idéia de velocidade real. Ndash StaxMan May 31 13 at 23:37 gzipping Dados JSON vai te dar bons índices de compressão com muito pouco esforço por causa de seu suporte universal. Além disso, se você estiver em um ambiente de navegador, você pode acabar pagando um custo de byte maior no tamanho da dependência de uma nova biblioteca do que você faria em economias de carga real. Se seus dados tiver restrições adicionais (como lotes de valores de campo redundantes), você pode ser capaz de otimizar ao olhar para um protocolo de serialização diferente em vez de aderir ao JSON. Exemplo: uma serialização baseada em colunas, como Avros próximo armazenamento columnar pode obter melhores proporções (para armazenamento em disco). Se suas cargas úteis contêm muitos valores constantes (como colunas que representam enums), uma abordagem de compressão de dicionário também pode ser útil. Respondido Set 5 11 at 19: 00Formatted Data Format Valores de ponto flutuante de dupla precisão (codificados de acordo com o padrão IEEE 754). Quando Elementos ou Grupo são definidos como Padrão, seus valores são retirados da janela do editor atual. Combo Colunas permite especificar o número de valores em uma linha. Se a opção Padrão for selecionada, ela será tirada da janela atual do editor. Interruptor de endereços pode ser usado para incluir endereços de linha na saída. Interruptor de painel de texto inclui o painel de texto na saída também. O painel de texto é incluído somente se o tamanho do tipo de elemento for um ou dois bytes. Neste último caso, texto Unicode aparece no painel de texto. O texto é separado da lista de valores pelo caractere de tabulação (0x09). Ambas as opções estão disponíveis somente para texto separado por espaço e formatos de saída de texto separados por vírgulas. Use o tipo combo para selecionar um formato de saída: Sem separadores Os dados selecionados são codificados em um fluxo de texto: Texto separado por espaço Os dados selecionados são codificados em uma lista de valores separados por espaços. Abaixo está um texto de exemplo (endereços e opções de painel de texto são desativados): Abaixo está um texto de exemplo (endereços e opções de painel de texto são ativadas): Texto separado por vírgula Os dados selecionados são codificados em lista de valores separados por vírgulas. Abaixo está um texto de exemplo (endereços e opções de painel de texto são desativados): Abaixo está um texto de exemplo (endereços e opções de painel de texto são ativados): matriz C / C dados selecionados são convertidos em inicialização de matriz C / C: ou matriz Java Dados selecionados são convertidos em inicialização de matriz Java: ou matriz JavaScript Os dados selecionados são convertidos em inicialização de matriz Javascript: ou matriz Delphi Os dados selecionados são convertidos em inicialização de matriz Delphi: ou matriz C. NET Dados selecionados são convertidos em inicialização de matriz C: ou Visual Basic Matriz. NET Os dados selecionados são convertidos em inicialização de matriz do Visual Basic: ou array PHP Os dados selecionados são convertidos em inicialização de matriz PHP: matriz Assembler Dados selecionados são convertidos em inicialização de matriz de linguagem Assembler: Copyright 2014 HHD Software. Todos os direitos reservados.