Отримано 28.01.2026, Доопрацьовано 21.05.2026, Прийнято 25.06.2026 Опубліковано 03.08.2026

Алгоритми стиснення даних у сучасних веб-технологіях: аналіз методів Gzip, Brotli та Zstandard для оптимізації передачі контенту

Дмитро Луцак*

dmytrolutsak@outlook.com



Метою дослідження було теоретично обґрунтувати та порівняльно оцінити алгоритми безвтратного стиснення Gzip, Brotli та Zstandard у сучасних веб-технологіях для оптимізації передавання контенту. Методологічна база охоплювала теоретичне узагальнення принципів безвтратної компресії, аналіз технічних специфікацій і програмних реалізацій, побудову порівняльної матриці, структурнофункціональне моделювання вебконвеєра та формалізовану оцінку придатності алгоритмів до різних типів вебресурсів. У результаті встановлено, що ефективність стиснення веб-контенту визначалася не лише властивостями конкретного алгоритму, а й структурою ресурсу, рівнем повторюваності даних, режимом формування відповіді за протоколом передавання гіпертексту, підтримкою кодування вмісту, витратами центрального процесора, вимогами до пам’яті та можливостями клієнт-серверної інфраструктури. Показано, що мова розмітки гіпертексту, каскадні таблиці стилів, JavaScript і об’єктна нотація JavaScript є придатними до безвтратної компресії завдяки повторюваності синтаксичних конструкцій, службових символів, тегів, селекторів, фрагментів коду, ключів і вкладених структур. Порівняльний аналіз дав змогу визначити функціональні профілі алгоритмів: Gzip – базове сумісне рішення для статичних і динамічних відповідей за протоколом передавання гіпертексту; Brotli – варіант для попередньо стиснених статичних текстових ресурсів; Zstandard  – рішення для швидкісних, потокових і масштабованих сценаріїв за умови інфраструктурної підтримки. Структурно-функціональна модель вебконвеєра компресії дала змогу подати вибір методу як послідовність технічних рішень «тип ресурсу → режим формування → повторюваність структури → підтримка encoding → вимоги до затримки й ресурсів → вибір алгоритму → передавання стисненого потоку → клієнтська декомпресія». Практична значимість результатів полягає у можливості використання запропонованої схеми веброзробниками, системними архітекторами та фахівцями з оптимізації продуктивності для вибору Gzip, Brotli або Zstandard відповідно до типу ресурсу, режиму компресії та можливостей вебінфраструктури

компресія; ентропійне кодування; тип ресурсу; підтримка encoding; вибір алгоритму
178-190
Lutsak, D. (2026). Data compression algorithms in modern web technologies: An analysis of Gzip, Brotli and Zstandard methods for optimising content delivery. Information Technologies and Computer Engineering, 23(2), 178-190. https://doi.org/10.31649/vitce/2.2026.178

Використані джерела

  1. Alakuijala, J., & Szabadka, Z. (2016). Brotli compressed data format (RFC 7932). doi: 10.17487/RFC7932.
  2. Alevizos, V., Yue, Z., Edralin, S., Xu, C., Gerolimos, N., & Papakostas, G.A. (2025). A logarithmic compression method for magnitude-rich data: The LPPIE approach. Technologies, 13(7), article number 278. doi: 10.3390/technologies13070278.
  3. Atasoy, F., Akkaya, A., Kocakır, N., & Karademir, Ö. (2024). Performance analysis of compression algorithms on matrix data: Data transfer optimization in microservices architectures. Turkish Journal of Nature and Science, 1, 49-60. doi: 10.46810/tdfd.1425959.
  4. Carpentieri, B. (2025). Data compression with a time limit. Algorithms, 18(3), article number 135. doi: 10.3390/a18030135.
  5. Chen, X., Tian, J., Beaver, I., Freeman, C., Yan, Y., Wang, J., & Tao, D. (2024). FCBench: Cross-domain benchmarking of lossless compression for floating-point data. Proceedings of the VLDB Endowment, 17(6), 1418-1431.
  6. Chen, Z., Pu, J., & Zheng, Z. (2025). TraceZip: Efficient distributed tracing via trace compression. Proceedings of the ACM on Software Engineering, 2, 411-433. doi: 10.1145/3728888.
  7. Collet, Y., & Kucherawy, M. (2021). Zstandard compression and the “application/zstd” media type (RFC 8878). doi: 10.17487/RFC8878.
  8. Curl. (n.d.). CURLOPT_ACCEPT_ENCODING explained. Retrieved from https://curl.se/libcurl/c/CURLOPT_ACCEPT_ENCODING.html.
  9. Delétang, G., et al. (2024). Language modeling is compression. In International conference on learning representations 2024 (ICLR 2024) (pp. 14165-14181). Vienna: Messe Wien Exhibition and Congress Center.
  10. Deutsch, P. (1996a). DEFLATE compressed data format specification version 1.3 (RFC 1951). doi: 10.17487/RFC1951.
  11. Deutsch, P. (1996b). GZIP file format specification version 4.3 (RFC 1952). doi: 10.17487/RFC1952.
  12. Fesenko, A., & Hapon, R. (2024). Comparison of compression algorithms and hash functions of ready-made software solutions in the context of creating your own application. Electronic Professional Scientific Journal “Cybersecurity: Education, Science, Technique”, 3(23), 284-309. doi: 10.28925/2663-4023.2024.23.284309.
  13. Fielding, R.T., Nottingham, M., & Reschke, J. (2022). HTTP semantics (RFC 9110). doi: 10.17487/RFC9110.
  14. Free Software Foundation. (n.d.). GNU Gzip: General file (de)compression. Retrieved from https://www.gnu.org/software/gzip/manual/gzip.html.
  15. Gailly, J.-L., & Adler, M. (2024). zlib 1.3.1 manual. Retrieved from https://www.zlib.net/manual.html.
  16. Google. (n.d.a). Brotli. Retrieved from https://github.com/google/brotli.
  17. Google. (n.d.b). Introduction to Lighthouse. Retrieved from https://developer.chrome.com/docs/lighthouse/overview.
  18. Google. (n.d.c). Lighthouse: Optimize your website. Retrieved from https://developer.chrome.com/docs/devtools/lighthouse.
  19. Hu, J., Gao, Y., Jin, Q., Zhao, G., & Lu, H. (2024). An efficient lossless compression algorithm for maritime safety information using byte encoding network. Journal of Marine Science and Engineering, 12(7), article number 1075. doi: 10.3390/jmse12071075.
  20. Jaranilla, C., & Choi, J. (2023). Requirements and trade-offs of compression techniques in key-value stores: A survey. Electronics, 12(20), article number 4280. doi: 10.3390/electronics12204280.
  21. Jeba Johannah, J., Chandra Sekaran, S., & Harish, S. (2026). High performance Zstandard compression and decompression for L cache memory. In 2026 international conference on innovative computing, intelligent communication and smart electrical systems (ICSES) (pp. 1-6). Chennai: Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/ICSES66558.2026.11478819.
  22. Karahan, M., Erdal, E., & Ergüzen, A. (2025). Performance comparison of compression algorithms for log data in compliance with Turkish Law No. 5651. Journal of Computer & Electrical and Electronics Engineering Sciences, 3(2), 54-60. doi: 10.51271/jceees-0029.
  23. Karandikar, S., et al. (2023). CDPU: Co-designing compression and decompression processing units for hyperscale systems. In ISCA ‘23: Proceedings of the 50th annual international symposium on computer architecture (pp. 1-17). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3579371.3589074.
  24. Kumar, A.J.M., Columbus, C.C., George, B.E., & Christopher, S.C. (2023). Ensuring secure and efficient multi-cloud storage with Brotli compression and hierarchical data protection. doi: 10.21203/rs.3.rs-3221497/v1.
  25. Li, X., Zhang, H., Le, V.H., & Chen, P. (2024). Logshrink: Effective log compression by leveraging commonality and variability of log data. In ICSE ‘24: Proceedings of the 46th IEEE/ACM international conference on software engineering (pp. 1-12). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3597503.3608129.
  26. Lin, Z., Lin, Z., Liu, X., Ying, Z., & Chen, C. (2024). Unveiling the bandwidth nightmare: CDN compression format conversion attacks. In 2024 2nd international conference on big data and privacy computing (BDPC) (pp. 97-106). Macau: Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/BDPC59998.2024.10649043.
  27. Maltsev, E., & Muliarevych, O. (2024). Beyond JSON: Evaluating serialization formats for space-efficient communication. Advances in Cyber-Physical Systems, 9(1), 9-15. doi: 10.23939/acps2024.01.009.
  28. Matusiak, D.M. (2025). A review of classical lossless data compression algorithms and their contemporary relevance. Bulletin of the Military University of Technology, 74(2), 31-40. doi: 10.5604/01.3001.0055.3096.
  29. Maulidina, A.P., Wijaya, R.A., Mazel, K., & Astriani, M.S. (2023). Comparative study of data compression algorithms: Zstandard, zlib & lz4. In A. Mirzazadeh, Z. Molamohamadi, B. Erdebilli, E.B. Tirkolaee & G.-W. Weber (Eds.), Proceedings of the second international conference “Science, engineering management and information technology” (pp. 394-406). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-72284-4_24.
  30. MDN Web Docs. (n.d.). Compression streams API. Retrieved from https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Compression_Streams_API.
  31. Meenan, P., & Weiss, Y. (2025). Compression dictionary transport (RFC 9842). doi: 10.17487/RFC9842.
  32. Meta Platforms. (n.d.). Zstandard. Retrieved from https://facebook.github.io/zstd/.
  33. Narashiman, S.S., & Chandrachoodan, N. (2024). Alphazip: Neural network-enhanced lossless text compression. doi: 10.48550/arXiv.2409.15046.
  34. Node.js v26.2.0. (n.d.). Retrieved from https://nodejs.org/api/zlib.html.
  35. Öztürk, E. (2024). XCompress: LLM assisted Python-based text compression toolkit. SoftwareX, 27, article number 101847. doi: 10.1016/j.softx.2024.101847.
  36. Sahu, M., & Panda, J. (2025). Performance evaluation of efficient hybrid compression methods for devanagiri-encoded Hindi text using lossless algorithms. doi: 10.48550/arXiv.2504.20747.
  37. Satriyawibawa, M.Y., Andono, P.N., Soong, L.W., & Kiat, N.P. (2024). LSB-2 steganography with Brotli compression and base64 encoding for improving data embedding capacity. Synchronous: Journal and Research in Informatics Engineering, 8(2), 878-884. doi: 10.33395/sinkron.v8i2.13264.
  38. Senniappan, G., & Lourdusamy, R. (2025). Bridging the gap between traditional and contemporary compression algorithms: Analytical insights from LZ77 to Zstandard. In 2025 7th international conference on innovative data communication technologies and application (ICIDCA) (pp. 1374-1379). Coimbatore: Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/ICIDCA66325.2025.11280361.
  39. Shvedov, I. (2024). Comparison of optimization techniques: Resource compression, caching, javascript minification. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 343(6(1)), 372-379. doi: 10.31891/2307-5732-2024-343-6-55.
  40. Sun, H., Ma, H., Ling, F., Xie, H., Sun, Y., Yi, L., Yan, M., Zhong, C., Liu, X., & Wang, G. (2025). A survey and benchmark evaluation for neural-network-based lossless universal compressors toward multi-source data. Frontiers of Computer Science, 19, article number 197360. doi: 10.1007/s11704-024-40300-5.
  41. WHATWG. (n.d.). Compression standard. Retrieved from https://compression.spec.whatwg.org/.
  42. Wollmer, B., Wingerath, W., Ferrlein, S., Gessert, F., & Ritter, N. (2022a). Compaz: Exploring the potentials of shared dictionary compression on the web. In T. Di Noia, I.-Y. Ko, M. Schedl& C. Ardito (Eds.), Proceedings of the 22nd international conference “Web engineering” (pp. 473-476). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-09917-5_38.
  43. Wollmer, B., Wingerath, W., Ferrlein, S., Panse, F., Gessert, F., & Ritter, N. (2022b). The case for cross-entity delta encoding in web compression. In T. Di Noia, I.-Y. Ko, M. Schedl & C. Ardito (Eds.), Proceedings of the 22nd international conference “Web engineering” (pp. 177-185). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-09917-5_12.
  44. Zhang, H., Li, C., Xue, M., Zhao, B., & Bao, J. (2025). Optimized snappy compression with enhanced encoding strategies for efficient FPGA implementation. Electronics, 14(15), article number 2987. doi: 10.3390/electronics14152987.
  45. Zhang, S., Cao, J., Zhang, M., Xu, M., Han, W., Zhai, Y., & Zhang, Z. (2024). POSTER: Co4U: Efficient and robust HTTP message compression for edge computing networks. In ACM SIGCOMM Posters and Demos ‘24: Proceedings of the ACM SIGCOMM 2024 conference: Posters and Demos (pp. 81-82). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3672202.3673753.
  46. Zheng, L., Wu, Y., Zhu, M., Ge, W., & Yang, J. (2022). Design and optimization of Zstandard algorithm based on concurrent streaming of multiple hash tables. In 2nd international conference on laser, optics and optoelectronic technology (LOPET 2022) (pp. 571-576). Bellingham: International Society for Optics and Photonics. doi: 10.1117/12.2649516.