设置一个非常大的位图,对数据做多种hash,如果每种hash的结果在位图上都是1则表示存在
事件查询
以太坊的bloom过滤器大大的提高了查询的效率。以太坊先创建topics的bloom，再创建logs的bloom，再创建收据的bloom，在创建header的bloom，最后创建block的bloom，一步一步构建上去。于此对应的，在查找日志的过程正好相反，即先根据查询条件得到布隆过滤器，先在block的bloom里面找，如果其位向量是区块布隆过滤器的子向量,则认为可能在此区块有,再在header的bloom里面找，再在收据的bloom里面找，直到找到最终的日志。
分享到：
相关推荐
布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否可能在一个集合中。在Go语言中实现一个简单的布隆过滤器可以帮助我们高效地处理大数据集，尤其是在内存有限的情况下。以下是对这个主题的详细...
这种哈希函数在布隆过滤器中的作用是确保元素均匀分布在整个位数组上，从而降低误报率。 #### 2. 数据结构 布隆过滤器的数据结构包含以下几个部分： - `n`: 表示预期插入的元素数量。 - `size`: 表示位数组的大小...
这种特性使得布隆过滤器在大数据和内存受限的场景下非常有用。 在Java中实现布隆过滤器，主要涉及到以下几个关键知识点： 1. **位数组**：布隆过滤器的核心是一个很长的位数组，初始化时所有位都设置为0。位数组的...
在实际应用中，布隆过滤器可以用于： 1. **缓存系统**：检查一个请求是否已经在缓存中，避免无效的查找操作。 2. **数据库查询**：预判某个记录是否存在，减少对数据库的访问次数。 3. **网络爬虫**：判断已访问过的...
布隆过滤器在网页去重中的应用 , 海量数据处理中的一个绝好应用
做成dll可以在很多场合使用，如自己写爬虫，要判断一个url是否已经访问过，判断一个单词是否在某个字典内，当集合很大的时候，用布隆过滤器很有优势，不过使用前，请了解它的优缺点（缺点是有一定的误判率）
布隆过滤器，大家学过数据结构的应该都清楚，一般的字典树要实现嵌入和查找都内存的消耗非常大，布隆过滤器有BloomFilter,string, BKDRHash, APHash, DJBHash> bf五个参数你要查找的元素个数，查找元素类型，三个...
布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否可能在一个集合中。它是由 Burton Howard Bloom 在1970年提出的，主要应用于大数据和分布式系统中，以减少内存消耗并提高查询效率。在C语言实现...
在实际应用中，布隆过滤器广泛用于缓存穿透的解决方案，例如在Redis缓存系统中，可以用来检查请求的数据是否已经在数据库中存在，避免无效的数据库查询。在爬虫领域，它可以过滤掉已抓取过的网址，防止重复抓取。...
这个Python库提供了对布隆过滤器的简单接口，使得开发者可以方便地在项目中应用布隆过滤器。安装过程非常直观，只需通过Python的setuptools工具执行`python setup.py install`命令即可将库安装到本地环境中。 布隆...
由于可能会出现误判（假阳性），但绝不会出现误删（假阴性），所以布隆过滤器在很多场景下能够接受一定程度的误差。 `jbloomer`这个库可能提供了以下功能： 1. **创建布隆过滤器实例**：用户可以指定预期的元素...
分布式爬虫应用中布隆过滤器的研究 布隆过滤器是一种空间效率高、查询...实验结果表明，改进型布隆过滤器算法能够有效提高分布式网络爬虫的效率和可靠性，为进一步改进布隆过滤器在分布式网络爬虫中的应用提供了参考。
对于SpringBoot框架，通过Lua脚本可以进一步简化布隆过滤器的使用，使得开发者能够在分布式应用中更方便地利用布隆过滤器的种种优势。 综上所述，布隆过滤器作为一种空间效率高且查询效率高的数据结构，对于海量...
布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否可能在一个集合中。它是由Burton Howard Bloom在1970年提出的，主要用于解决大数据集的存储和查询问题，尤其在空间效率上有着显著优势。在数据库、搜索引擎、...
布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否可能在一个集合中存在。它在处理大量数据时，能够高效地进行存在性查询，而牺牲一定的误判率。在PHP和Redis结合应用中，布隆过滤器常被用来解决缓存穿透问题，...
布隆过滤器是一种高效的概率型数据...通过合理设计布隆过滤器的参数以及规则库，并优化FPGA上的硬件电路，可以在保持高准确率的同时，极大地提升网络数据处理速度和降低系统功耗，对保障网络安全具有重要的应用价值。
在实际应用中，Redis布隆过滤器常用于防止垃圾邮件、URL去重、推荐系统等领域，通过合理配置和使用，可以在保证效率的同时，有效降低资源消耗。不过，需要注意的是，由于其误判特性，不适用于那些对精确性要求极高的...
在实际应用中，布隆过滤器的性能和准确性可以通过以下方式调整： - **位数组大小**：更大的位数组可以降低误报率，但会消耗更多存储空间。 - **哈希函数数量**：增加哈希函数可以提高准确性，但也会增加计算成本。 ...
在实际应用中，我们需要权衡布隆过滤器的内存占用和误判率。对于去重需求，布隆过滤器提供了一种高效而节省空间的解决方案，尤其是在数据量庞大且内存有限的情况下。然而，对于要求精确结果的场景，如金融交易、安全...
布隆过滤器是一种高效的空间节省的数据结构，常用于判断一个元素是否可能在一个大规模集合中存在。它是由 Burton Howard Bloom 在1970年提出的，因此得名“布隆过滤器”。在Java中，我们可以利用开源库如RedisBloom...