布隆过滤postgresql，布隆过滤器怎么提供准确度

布隆过滤器详解

1、因为布隆过滤器是一种概率型数据结构，存在非常小的误判几率，不能判断某个元素一定百分之百存在，所以只能用在允许有少量误判的场景，不能用在需要100%精确判断存在的场景）。

2、从上式中可以看出，当m增大或n减小时，都会使得误判率减小，这也符合直觉。现在计算对于给定的m和n，k为何值时可以使得误判率最低。

3、布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好得多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

大数据和空间限制

如果是哈希表，表示一个数出现与否需要用一个键值对，键和值都占4字节，那么一条记录所占的空间就是64bit（8字节）。

智能制造的三大核心技术工业数据采集、工业物联网、云计算。具体如下：大数据（Big Data）：这个东西叫做投点广告，会自动采集、分析上网记录，根据平时看的东西推给相关的广告。

然而，AI技术在边缘业务场景智能化等方面都可以发挥出至关重要的作用，而且AI本身就与类似于数据源、基站这样的网络‘神经末梢’更为接近，因此它可以完美地和5G基站、边缘大数据系统配合。

布隆过滤器

1、使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是1970年由布隆提出的，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。

2、布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。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。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合。

3、redis布隆过滤器属于bigkey。根据查询公开信息显示，redis是单线程运行的，一次操作的value会对整个redis的响应时间造成负面影响。出现这种情况下需要对bigkey进行拆分。

4、布隆过滤器，主要需实现的目标是， 在指定的数据个数范围内，满足误判率在设定的范围内 ，误判率太高的话，无法起到过滤数据的情况，误判率不能为0。

布隆过滤器和替代算法

1、布隆过滤器 （英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。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。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。

2、布隆过滤器节省空间，无需存储全部数据，只需要将多个hash函数取模得到的下标对应位置的值改为1即可，无需存储全部数据，是一种极度节省存储空间的数据结构。

3、从上式中可以看出，当m增大或n减小时，都会使得误判率减小，这也符合直觉。现在计算对于给定的m和n，k为何值时可以使得误判率最低。

4、使用布隆过滤器的决定性因素之一，就是此算法插入数据和查询数据的速度必须非常快。因此在对数据进行哈希运算的时候， 需选择计算快的哈希算法 。而且， 写入数据以及查询数据的哈希算法，顺序和算法都需完全一致 。待完善。

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