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1，如何用布隆過濾器去重mysql
2，布隆過濾器用的多少個(gè)hash函數(shù)
3，布隆過濾器的缺點(diǎn)
4，scrapy的dupefilter和bloomfilter有什么區(qū)別
5，布隆過濾器既然有錯(cuò)誤率為什么還能應(yīng)用在keyvalue系統(tǒng)中
6，myisam的索引也是使用的b樹嗎

1，如何用布隆過濾器去重mysql

在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建字段的UNIQUE屬性在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建一個(gè)唯一的索引，在插入數(shù)據(jù)之前檢查待插入的數(shù)據(jù)是否存在使用Set或HashSet保存數(shù)據(jù)，確保唯一

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如何用布隆過濾器去重mysql

2，布隆過濾器用的多少個(gè)hash函數(shù)

相比于其它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，布隆過濾器在空間和時(shí)間方面都有巨大的優(yōu)勢(shì)。布隆過濾器存儲(chǔ)空間和插入/查詢時(shí)間都是常數(shù)。另外, Hash函數(shù)相互之間沒有關(guān)系，方便由硬件并行實(shí)現(xiàn)。布隆過濾器不需要存儲(chǔ)元素本身，在某些對(duì)保密要求非常嚴(yán)格的場合有優(yōu)勢(shì)。

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布隆過濾器用的多少個(gè)hash函數(shù)

3，布隆過濾器的缺點(diǎn)

但是布隆過濾器的缺點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素?cái)?shù)量增加，誤算率隨之增加。但是如果元素?cái)?shù)量太少，則使用散列表足矣。另外，一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素。我們很容易想到把位列陣變成整數(shù)數(shù)組，每插入一個(gè)元素相應(yīng)的計(jì)數(shù)器加1, 這樣刪除元素時(shí)將計(jì)數(shù)器減掉就可以了。然而要保證安全的刪除元素并非如此簡單。首先我們必須保證刪除的元素的確在布隆過濾器里面. 這一點(diǎn)單憑這個(gè)過濾器是無法保證的。另外計(jì)數(shù)器回繞也會(huì)造成問題。在降低誤算率方面，有不少工作，使得出現(xiàn)了很多布隆過濾器的變種。

布隆過濾器的缺點(diǎn)

4，scrapy的dupefilter和bloomfilter有什么區(qū)別

使用scrapy-redis后，過濾重復(fù)的request不能使用原來scrapy的過去組件，要scrapy-redis的，在settings.py上配置DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" 可以查看文檔!

bloom filter的中文名稱叫做布隆過濾器，因?yàn)樗钤绲奶岢稣呓凶霾悸?bloom)，因而而得此名。布隆過濾器簡單的說就是為了檢索一個(gè)元素是否存在于某個(gè)集合當(dāng)中，以此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的過濾。也許你會(huì)想，這還不簡單，判斷元素是否存在某集合中，遍歷集合...

5，布隆過濾器既然有錯(cuò)誤率為什么還能應(yīng)用在keyvalue系統(tǒng)中

bloom filter的特點(diǎn)是會(huì)出現(xiàn)誤報(bào)，但不會(huì)漏報(bào)，也就是說對(duì)于bloom filter驗(yàn)證的一個(gè)數(shù)據(jù)文件，可能不包含你查找的數(shù)據(jù)項(xiàng)，但是包含你查找的數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)據(jù)文件它一定是會(huì)返回的，key-value系統(tǒng)中bloom filter返回的數(shù)據(jù)文件還是需要查看里面的內(nèi)容才能知道是否存在所需的數(shù)據(jù)的，這就保證了執(zhí)行結(jié)果的正確性和完整性。因此key-value系統(tǒng)不會(huì)因此而出錯(cuò)的，只是多訪問一些數(shù)據(jù)文件而已。在數(shù)據(jù)量很大key-value系統(tǒng)中，建立統(tǒng)一的B+樹索引的代價(jià)是非常大的，維護(hù)成本也很高，因此綜合起來bloom filter的性能是最好的。

同問。。。

6，myisam的索引也是使用的b樹嗎

MyISAM:這個(gè)是默認(rèn)類型,它是基于傳統(tǒng)的ISAM類型,ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的順序訪問方法) 的縮寫,它是存儲(chǔ)記錄和文件的標(biāo)準(zhǔn)方法.與其他存儲(chǔ)引擎比較,MyISAM具有檢查和修復(fù)表格的大多數(shù)工具. MyISAM表格可以被壓縮,而且它們支持全文搜索.它們不是事務(wù)安全的,而且也不支持外鍵。如果事物回滾將造成不完全回滾，不具有原子性。如果執(zhí)行大量的SELECT，MyISAM是更好的選擇。

bloom filter是一種空間效率很高的隨機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它的原理是，當(dāng)一個(gè)元素被加入集合時(shí)，通過k個(gè)hash函數(shù)將這個(gè)元素映射成一個(gè)位陣列（bit array）中的k個(gè)點(diǎn)，把它們置為1。檢索時(shí)，我們只要看看這些點(diǎn)是不是都是1就（大約）知道集合中有沒有它了：如果這些點(diǎn)有任何一個(gè)0，則被檢索元素一定不在；如果都是1，則被檢索元素很可能在。這就是布隆過濾器的基本思想?！　〉玝loom filter的這種高效是有一定代價(jià)的：在判斷一個(gè)元素是否屬于某個(gè)集合時(shí)，有可能會(huì)把不屬于這個(gè)集合的元素誤認(rèn)為屬于這個(gè)集合（false positive）。因此，bloom filter不適合那些“零錯(cuò)誤”的應(yīng)用場合。而在能容忍低錯(cuò)誤率的應(yīng)用場合下，bloom filter通過極少的錯(cuò)誤換取了存儲(chǔ)空間的極大節(jié)省?！　∮腥丝赡芟胫浪闹形慕蟹?，倒是有被譯作稱布隆過濾器。該不該譯，譯的是否恰當(dāng)，由諸君品之。下文之中，如果有諸多公式不慎理解，也無礙，只作稍稍了解即可。