通过Lua脚本批量插入数据到布隆过滤器 有关布隆过滤器的原理之前写过一篇博客: 算法(3)---布隆过滤器原理 在实际开发过程中经常会做的一步操作,就是判断当前的key是否存在. 那这篇博客主要分为三部分: 1.几种方式判断当前key是否存在的性能进行比较. 2.Redis实现布隆过滤器并批量插入数据,并判断当前key值是否存在. 3.针对以上做一个总结. 一.性能对比 主要对以下方法进行性能测试比较: 1.List的 contains 方法 2.Map的 containsKey 方法 3.Go

什么是布隆过滤器?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.把一个目标元素通过多个hash函数的计算,将多个随机计算出的结果映射到不同的二进制向量的位中,以此来间接标记一个元素是否存在于一个集合中.布隆过滤器可以做什么?布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难.布隆过滤器特点如果布隆过滤器显示一个元素不存在于集合中,那么这个元素100%不存在与集合当中如果布隆过滤器显示一个元素存在于集合中,那么

欢迎关注微信公众号:万猫学社,每周一分享Java技术干货. 什么是布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是由Howard Bloom在1970年提出的一种比较巧妙的概率型数据结构,它可以告诉你某种东西一定不存在或者可能存在.当布隆过滤器说,某种东西存在时,这种东西可能不存在:当布隆过滤器说,某种东西不存在时,那么这种东西一定不存在. 布隆过滤器相对于Set.Map 等数据结构来说,它可以更高效地插入和查询,并且占用空间更少,它也有缺点,就是判断某种东西是否存在时,可能会被误判.但是只

什么是布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是由Howard Bloom在1970年提出的一种比较巧妙的概率型数据结构,它可以告诉你某种东西一定不存在或者可能存在.当布隆过滤器说,某种东西存在时,这种东西可能不存在:当布隆过滤器说,某种东西不存在时,那么这种东西一定不存在. 布隆过滤器相对于Set.Map 等数据结构来说,它可以更高效地插入和查询,并且占用空间更少,它也有缺点,就是判断某种东西是否存在时,可能会被误判.但是只要参数设置的合理,它的精确度也可以控制的相对精确,只会有小小

一.布隆过滤器 布隆过滤器:一种数据结构.由二进制数组(很长的二进制向量)组成的.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难. 布隆过滤器设计理念:如果想要判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表,树等等数据结构都是这种思路.但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢.这时布隆过滤器就产生了.它可以通过N个Hash函数将一个元素映射

Redis 2.6 开始支持 Lua 脚本,通过在服务器环境嵌入 Lua 环境,Redis 客户端中可以原子地执行多个 Redis 命令. 使用 eval 命令可以直接对输入的脚本求值: 127.0.0.1:6379> eval 'return "liushijie"' 0 "liushijie" 使用 evalsha 命令则可以根据脚本的 sha1 校验和对脚本进行求值,但是这个命令至少被 eval 命令执行过一次或被 script load 命令载入过.

class myRedis(object):     def __init__(self,redis_type=None,**args):         if redis_type == "cluster":             import rediscluster             self.r_conn = rediscluster.StrictRedisCluster(**args)         else:             import redis  

方法一: import redis import time filename = 'redis_resulit.txt' def openPool():     pool = redis.ConnectionPool(host='10.200.22.110', port=16379)     redis.Connection     return redis.Redis(connection_pool=pool) def showResult(key,value,result):     wit

测试用,先来一个简单的,这个是国产神通数据库的,用isql命令: !/bin/bash == "-h" ] then echo "USAGE: $0 table_name max_insert_row field_a (field_b ...)" exit fi ] then tbl_name="test_tbl" field_a= max_insert= else tbl_name=$ max_insert=$ field_a=$ fi whi

f = open("xx.txt",'w') for i in range(1,50001): str_i = str(i) realname = "lxs"+str_i phone = 13678101715 + i email = "lxs" + str_i +"@126.com" sql = 'insert into table_a (realname,phone,email,sign,event_id) values

https://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/7533845.html 应该是LUA介绍8266的最后一篇,,,,,,下回是直接用SDK,,然后再列个12345.......不过要等一两个星期,先忙完朋友的事情 前面几篇 用AT指令版本的 一,  http://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/5205570.html    发AT指令,,其实AT指令就是事先用SDK内部写好了 二,  http://www.cnblogs.com/yangfe

首先,HyperLogLog与布隆过滤器都是针对大数据统计存储应用场景下的知名算法. HyperLogLog是在大数据的情况下关于数据基数的空间复杂度优化实现,布隆过滤器是在大数据情况下关于检索一个元素是否在一个集合中的空间复杂度优化后的实现. 在传统的数据量比较低的应用服务中,我们要实现数据基数和数据是否存在分析的功能,通常是简单的把所有数据存储下来,直接count一下就是基数了,而直接检索一个元素是否在一个集合中也很简单. 但随着数据量的急剧增大,传统的方式已经很难达到工程上的需求.过大的数

1.布隆过滤器 内容参考:https://www.jianshu.com/p/2104d11ee0a2 1.数据结构 布隆过滤器是一个BIT数组,本质上是一个数据,所以可以根据下标快速找数据 2.哈希映射 1.布隆需要记录见过的数据,这里的记录需要通过hash函数对数据进行hash操作,得到数组下标并存储在BIT 数组里记为1.这样的记录一个数据只占用1BIT空间 2.判断是否存在时:给布隆过滤器一个数据,进行hash得到下标,从BIT数组里取数据如果是1 则说明数据存在,如果是0 说明不存在

一.过滤器使用场景:比如有如下几个需求:1.原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中? 解决办法一:将10亿个号码存入数据库中,进行数据库查询,准确性有了,但是速度会比较慢. 解决办法二:将10亿号码放入内存中,比如Redis缓存中,这里我们算一下占用内存大小:10亿*8字节=8GB,通过内存查询,准确性和速度都有了,但是大约8gb的内存空间,挺浪费内存空间的.2.接触过爬虫的,应该有这么一个需求,需要爬虫的网站千千万万,对于一个新的网站ur

Redis: 缓存过期.缓存雪崩.缓存穿透.缓存击穿(热点).缓存并发(热点).多级缓存.布隆过滤器 2019年08月18日 16:34:24 hanchao5272 阅读数 1026更多 分类专栏: Redis 分布式   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/hanchao5272/article/details/99706189 1.缓存过期 缓存过期:在使用缓存时,可以通

大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询,如果再多一些,数据库大多数IO都在响应这种毫无意义的请求操作,那么如何将这些请求阻挡在外呢?过滤器由此诞生: 布隆过滤器 布隆过滤器(

我们在使用新闻客户端看新闻时,它会给我们不停地推荐新的内容,它每次推荐时要去重,去掉那些已经看过的内容.问题来了,新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的? 会想到服务器记录了用户看过的所有历史记录,当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选,过滤掉那些已经存在的记录.问题是当用户量很大,每个用户看过的新闻又很多的情况下,这种方式,推荐系统的去重工作在性能上跟的上么? 实际上,如果历史记录存储在关系数据库里,去重就需要频繁地对数据库进行 exists 查询,当系统并发量很高时,数据库是很难

因自己学习测试需要,需要两个有大量不重复行的表,表中行数越多越好.手动编写SQL语句,通过循环,批量向表中插入数据,考虑到避免一致问题,设置奇偶行不同.个人水平有限,如有错误,还望指正. 语句如下: 1 --批量向表中插入大量数据语句(奇偶不同) 2 3 --判断测试表是否存在,存在则先删除再创建 4 if exists(select 1 from sysobjects where xtype='u' and name='table_test' ) 5 drop table table_test

应用场景 主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景,如检查垃圾邮件地址,爬虫URL地址去重,解决缓存穿透问题等. 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中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难.hash原理Hash (哈希,或者散列)函数在计算机领域,尤其是数据快速查找领域,加密领域用的极广.其作用是将一个大的数据集映射到一个小

python实现布隆过滤器及原理解析     布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 "某样东西一定不存在或者可能存在".这篇文章主要介绍了python实现布隆过滤器 ,需要的朋友可以参考下   在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问题, 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器, 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器.在参考了许多博客之后,