我有很多文件需要传输，大部分是 png 和 pdf，一些是 svg，还有一些其他文件。这些文件大小有好几 TB，每个文件的大小从几 kb 到几 mb 不等。问题是我必须从上传速度很差的站点远程传输它们（200kb 0 700kb/秒）。
尽快备份这些文件很重要，但目前唯一的办法就是通过网络。这将需要数周时间，时间太长了。不幸的是，我当地没有可以信任的人来手动传输并寄给我硬盘。所以我只能尽可能地将文件压缩成小文件。
我使用 7-Zip 的超级压缩 (LZMA2) 来存档文件，并将其分成 10mb 的块（针对不同类别的文件分成不同的组）。效果很好。
如果我对所有文件都执行相同的操作，将所有文件组（按文件夹分隔）压缩为单个 7-Zip Ultra LZMA2 10mb 分割存档，这会有帮助吗，还是会浪费时间？它是否能够合并数据以进行更高程度的压缩，从而减少 10mb 文件的总体大小？
注意：我将其分成几块的原因是，无论怎样，传输都需要很长时间，因此小的块可以防止网络故障、计算机重启或任何其他问题搞砸整个过程。
答案1
抱歉，但这很大程度上会浪费时间。
数据压缩的工作方式是识别模式/假设，并以更有效的方式表示它们。然而，最终结果往往不会产生可压缩的模式。
可以将一些压缩程度相当差的数据进行更积极的压缩，从而获得一些收益。通常收益不到 3%，在极少数情况下会达到 10%。但是，这会产生一些开销。因此，其他结果（这很常见）大约是 0% 的节省，但会产生一些成本，因此您实际上可能会增加文件大小。
如果你愿意，可以随意尝试，但这种努力的常见结果是改善微不足道或根本不改善，甚至使情况变得更糟。
事实上，并非所有数据都可以压缩。“计数”论证（也称为“鸽巢”原理）解释了其中的原因。（见：压缩常见问题解答第 8 部分.) 基本上，如果压缩数据相等或更小（使用更少的位），则可能的压缩文件比未压缩的文件少，这证明并非每个可能的唯一未压缩文件都可以用更少的位来表示。
事实上，大多数数据都是不可压缩的。幸运的是，大多数有趣的数据都是可压缩的。例如，大多数图像看起来不像随机的黑白图片（例如，旧电视机上的“雪花”显示随机强度的随机单色像素）。大多数电子表格实际上没有完全随机的数字（包括负万亿的数字、有四十三位小数的 1 的分数以及除号前的加号）。
甚至文本也有模式，例如大量使用元音，偶尔使用标点符号后跟空格，然后是大写字母。
然而，压缩数据倾向于采用有用的模式，并以高效的方式表示它们。因此，数据压缩过程消除了低效率。结果是，我们通常可以更高效地识别和存储低效率。