Bloom Filter 및 Cuckoo Filter는 컬렉션에 요소가 있는지 여부를 신속하게 확인하는 데 사용되는 일반적인 데이터 구조입니다. 애플리케이션 시나리오와 구현 방법이 다릅니다.
블룸 필터는 요소가 집합에 존재할 가능성이 있는지 여부를 결정하는 데 사용되는 확률적 데이터 구조입니다. 비트 배열과 여러 해시 함수를 사용하여 이를 수행합니다. Bloom 필터에 요소가 삽입되면 요소를 여러 번 해싱하여 해당 비트 배열 위치를 1로 표시합니다. 요소의 존재 여부를 질의할 필요가 있는 경우 해당 요소도 여러 번 해시되며, 해당 비트 배열 위치의 비트 중 하나라도 0이면 해당 요소가 컬렉션에 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있습니다. 1이면 요소가 집합에 존재할 수 있지만 특정 오판률이 있습니다. 블룸 필터는 높은 쿼리 속도가 필요한 시나리오에 적합하며 캐싱 시스템 및 스팸 필터링과 같은 특정 오탐률을 허용할 수 있습니다.
뻐꾸기 필터는 대략적인 집합 데이터 구조이며 집합에 요소가 있는지 여부를 확인하는 데에도 사용됩니다. 쿠쿠 필터는 해시 테이블을 기반으로 하며, 각 해시 테이블의 각 슬롯에는 요소가 저장되며, 요소가 삽입되면 여러 해시 함수에 따라 여러 개의 해시 값을 계산하여 해당 슬롯에 요소를 배치한다. 요소의 존재 여부를 질의할 필요가 있는 경우 해시함수에 따라 해당 해시값을 계산한 후 해당 슬롯에 요소가 존재하는지 확인한다. 슬롯의 요소가 쿼리할 요소와 같으면 해당 요소가 존재하는 것으로 간주되고, 그렇지 않으면 존재하지 않는 것으로 간주됩니다. Cuckoo 필터는 Bloom 필터보다 오탐률이 낮지만 데이터를 저장하는 데 더 많은 공간이 필요합니다. 뻐꾸기 필터는 네트워크 라우팅 및 스토리지 시스템과 같이 높은 오탐률이 필요한 시나리오에 적합합니다.
요약하다:
블룸 필터: 높은 쿼리 속도가 필요한 시나리오에 적합하며 특정 오탐률을 허용할 수 있습니다.
Cuckoo 필터: 높은 오탐률이 필요하지만 데이터를 저장하기 위해 더 많은 공간이 필요한 시나리오에 적합합니다.