水过滤器 海量数据处理之什么是bloomfilter？

海量数据处理之什么是bloomfilter？

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。

布隆过滤器既然有错误率，为什么还能应用在key-value系统中？

Bloom filter的特点是会有误报，但不会有漏报。也就是说，对于Bloom filter验证的数据文件，它可能不包含您要查找的数据项，但是包含您要查找的数据项的数据文件将被返回。在key-value系统中，bloom会返回数据文件，过滤器返回的数据文件还需要检查内容，以知道是否有所需的数据，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。

redis布隆过滤器和bitmap区别？

redis bloom filter的功率为1000，bitmap的功率为1100。不同的是，功率是不一样的

记住，你可以写一个程序，像寻找定点字。我只是不记得了。人们真的很蠢。

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