Calculadora de Taxa de Compressão
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| Tamanho original | 100 MB |
|---|---|
| Tamanho comprimido | 25 MB |
Calculadora de Taxa de Compressão
Informe os tamanhos do arquivo original e comprimido para obter a taxa de compressão, o percentual de espaço economizado e os bytes absolutos poupados. Compatível com qualquer tipo de arquivo ou algoritmo de compressão.
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Taxa de compressão
A taxa de compressão mede a eficiência com que um algoritmo de compressão reduz o volume de dados. Ela aparece em contextos que vão de utilitários de arquivamento e protocolos de rede à avaliação de codecs e planejamento de armazenamento em banco de dados.
As fórmulas
CR=ScSo Espac¸o economizado (%)=(1−SoSc)×100onde é o tamanho original (não comprimido) e é o tamanho comprimido, ambos na mesma unidade. Uma taxa maior que 1 significa que o arquivo diminuiu; igual a 1 significa que não houve alteração.
Exemplo. Um arquivo de log de 100 MB comprimido para 25 MB com gzip:
CR=25 MB100 MB=4(4:1) Espac¸o economizado=(1−10025)×100=75%Convenções de taxa
Duas convenções são de uso comum. A adotada aqui — original ÷ comprimido — resulta em um número maior que 1, mais fácil de comparar à primeira vista (uma taxa de 10 é claramente melhor que uma taxa de 4). Algumas ferramentas e artigos utilizam o inverso (comprimido ÷ original, também chamado de fator de compressão ou ganho de codificação), que é um número entre 0 e 1. Sempre verifique qual convenção uma ferramenta utiliza antes de comparar valores.
Taxas típicas por tipo de arquivo
| Tipo de arquivo | Algoritmo | Taxa típica |
|---|---|---|
| Texto simples, logs | gzip | 4:1 – 10:1 |
| Código-fonte | gzip | 3:1 – 6:1 |
| Dump de banco de dados | gzip | 5:1 – 15:1 |
| Fotografias | JPEG (qualidade 80) | 10:1 – 20:1 |
| Áudio | MP3 (128 kbps) | ~10:1 |
| Vídeo | H.264 vs. não comprimido | 50:1 – 200:1 |
| Dados criptografados/aleatórios | qualquer sem perdas | ~1:1 |
Compressão sem perdas versus com perdas
A compressão sem perdas (ZIP, FLAC, PNG, LZ4) garante que a descompressão reconstroí o arquivo original byte a byte. Ela é limitada pela redundância estatística dos dados — a entropia de Shannon estabelece um mínimo teórico que não pode ser superado. A compressão com perdas (JPEG, MP3, H.264) descarta permanentemente informações consideradas imperceptíveis aos sentidos humanos, ultrapassando o piso de entropia ao custo de alguma perda de qualidade.
O limite de entropia
O teorema de codificação de fonte de Claude Shannon (1948) prova que nenhum codificador sem perdas pode comprimir uma fonte independente e identicamente distribuída abaixo de sua entropia. Para um arquivo de bytes aleatórios — como a saída de um gerador de números aleatórios criptograficamente seguro ou um arquivo já criptografado — a entropia é igual ao tamanho do arquivo. Qualquer algoritmo sem perdas aplicado a tal arquivo produzirá uma saída de tamanho igual ou maior que a entrada.
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Perguntas frequentes (FAQ)
O que significa a taxa de compressão?
A taxa de compressão é o tamanho original dividido pelo tamanho comprimido. Uma taxa de 3 significa que o arquivo comprimido é um terço do tamanho do original — ele usa 3 bytes de dados originais para cada 1 byte que armazena. Uma taxa de 1 significa que não houve compressão.
Algumas fontes definem a taxa de forma inversa (comprimido ÷ original, resultando em um valor menor que 1), portanto sempre verifique a convenção utilizada ao comparar taxas de ferramentas diferentes.
Qual é a diferença entre compressão sem perdas e com perdas?
A compressão sem perdas (ZIP, FLAC, PNG) reconstrói o arquivo original com exatidão; a taxa de compressão é limitada pela redundância estatística dos dados e tipicamente alcança 2:1 a 5:1 para arquivos comuns. A compressão com perdas (JPEG, MP3, H.264) descarta permanentemente informações para atingir taxas muito maiores — de 10:1 a 100:1 — ao custo de alguma perda de qualidade. A abordagem adequada depende de se a reprodução exata é necessária.
Quais taxas de compressão posso esperar?
Texto simples se comprime bem por causa dos padrões repetidos: o ZIP alcança 3:1 a 6:1 em documentos típicos. Dumps de banco de dados com dados repetitivos podem chegar a 10:1 ou mais. Fotografias comprimidas como JPEG (qualidade 80) tipicamente alcançam 10:1 a 20:1 em comparação com um bitmap não comprimido. Formatos já comprimidos, como JPEG ou MP4, ganham pouco com compressão adicional sem perdas — taxas próximas de 1:1 são normais.
Existe um limite teórico para a compressão?
Sim. O teorema da codificação de fonte de Claude Shannon (1948) estabelece que nenhum algoritmo sem perdas pode comprimir dados abaixo de sua entropia de Shannon — uma medida do conteúdo de informação.
Para um arquivo de bytes completamente aleatórios, a entropia é igual ao tamanho do arquivo: a compressão sem perdas adicional é impossível e qualquer algoritmo efetivamente expandirá a saída. É por isso que arquivos criptografados ou já comprimidos resistem à compressão adicional com ZIP ou gzip.
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