За счет каких механизмов MessagePack уменьшает размер данных по сравнению с JSON

MessagePack достигает высокой компактности данных по сравнению с текстовыми форматами (например, JSON) благодаря бинарной сериализации и нескольким ключевым оптимизациям:

1. Компактное кодирование типов. Типы данных и небольшие значения кодируются минимальным количеством байт. Например, целые числа до 127 занимают всего 1 байт, а короткие строки требуют лишь одного дополнительного байта для хранения их длины.

2. Отсутствие метаданных в потоке. В отличие от JSON, MessagePack не хранит имена ключей (строки) для каждого объекта в массиве и не использует текстовые разделители ({, }, ,, "), что значительно экономит место.

3. Прямое бинарное представление. Числа, булевы значения и другие примитивные типы хранятся в их нативном бинарном виде, а не как текстовые строки, что исключает издержки на преобразование.

Пример сравнения размеров в Python:

import msgpack
import json

# Исходные данные
data = {"name": "Alice", "age": 30, "is_active": True}

# Сериализация в JSON
json_data = json.dumps(data).encode('utf-8')

# Сериализация в MessagePack
msgpack_data = msgpack.packb(data)

print(f"Размер JSON: {len(json_data)} байт")
print(f"Размер MessagePack: {len(msgpack_data)} байт")

# Вывод:
# Размер JSON: 43 байт
# Размер MessagePack: 29 байт

В данном примере экономия составляет более 30%.