陶瓷过滤器 redis布隆过滤器和bitmap区别？
redis布隆过滤器和bitmap区别？
redis bloom过滤器的功率为1000，位图的功率为1100。不同的是redis bloom filter的功能不同于bitmap
bloom filter的特点是误报但没有漏报，也就是说，对于bloom filter，经过filter验证的数据文件可能不包含您要查找的数据项，而是包含您要查找的数据项的数据文件寻找必须返回。在key-value系统中，bloomfilter返回的数据文件仍然需要检查内容，以知道所需的数据是否存在，从而保证执行结果的正确性和完整性。
因此，键值系统不会因此出错，只需访问更多的数据文件即可。
在数据量大的键值系统中，建立统一的b树索引的成本很高，维护成本也很高，所以Bloom filter的性能最好。
布隆过滤器既然有错误率，为什么还能应用在key-value系统中？
布鲁姆过滤器由布鲁姆于1970年提出。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。Bloom过滤器可用于检索元素是否在集合中。它的优点是在空间效率和查询时间上都比一般的算法好很多，缺点是有一定的错误识别率和删除困难。
海量数据处理之什么是bloomfilter？
当然不是。
如果数据库有问题，我们应该根据系统对数据库的读写压力来决定。
通常当用户达到一定水平后，我们会根据系统的业务特点进行相应的技术架构调整和服务器扩展。让我简单介绍一下常见的中小互联网公司的数据扩展过程。其过程大致如下：
单实例数据库--->读写分离--->缓存服务--->多实例数据库--->多实例缓存--->冷热分离--->数据平台沉淀--->分布式搜索引擎
当然，这个过程不是很严谨，但也很复杂非常粗糙。不同的业务系统需要不同的拆分和数据扩展方法。有些人甚至喜欢使用服务器本身的内存来缓存一些数据。这里只是一个简单的解释，当系统给数据库带来压力时，我们应该继续做技术跟进。当然，随着业务系统的发展，技术架构往往是解耦的。技术架构和业务架构相辅相成。
这里是一个简单的帖子，提供了一个常见的基本互联网架构图：
如果您对系统架构设计感兴趣，请注意或查看我以前的答案。有信息共享。谢谢
你好，你应该像我一样是个程序员。涉及Java和web。有一个replace（）方法，后跟两个参数，用于“set and replace”和用“*”替换一些“敏感词”。具体技术可以关注我，我带你去学技术！@很难找到高质量的新数据作品，但关注它并重新发布它是不好的
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