redis布隆过滤器删除数据，oracle布隆过滤器

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布隆过滤器和替代算法

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。

设计和应用布隆过滤器的方法应用时首先要先由用户决定添加的元素数 n 和期望的误差率 P。这也是一个设计完整的布隆过滤器需要用户输入的仅有的两个参数，之后的所有参数将由系统计算，并由此建立布隆过滤器。

比特币中布隆过滤器是在 BIP-0037 中提到，主要是提供给spv节点使用，主要是去过滤发送给他们的交易。

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。

Q1: 布隆过滤器详解

假设布隆过滤器中的hash function满足simple uniform hashing假设：每个元素都等概率地hash到m个slot中的任何一个，与其它元素被hash到哪个slot无关。

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。

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。

Q2: 【golang】海量数据去重-布隆过滤器

在做域名爆破中，遇到了把一个300G的子域名json文件进行去重，一开始是考虑使用字典进行去重，但是数据量大了，会造成内存泄露。看网上资料介绍了一种方案，就是使用布隆过滤器。

Q3: redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析

String 字符串字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。

应用场景：排行榜，带权重的消息队列描述：Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。把数据结构加上引号主要因为：Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作。

数据结构，可以存储一些集合性的数据。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。

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