Two Bits Are Better Than One: making bloom filters 2x more accurate
9 days ago
- #Bloom Filter
- #Database Optimization
- #Probabilistic Data Structures
- 布隆过滤器是一种概率型数据结构，通过快速判断元素是否不在集合中来加速SQL查询。
- 它们可能出现误报但绝不会漏报，这种特性使其特别适合数据库操作场景。
- Floe系统利用布隆过滤器实现自适应存储引擎过滤和哈希连接，有效减少不必要的数据解压和哈希表探测。
- 每个连接操作使用固定256KB的布隆过滤器能在内存占用和查询效率之间达到最佳平衡。
- 随着元素不断插入，布隆过滤器的误报率会上升，但通过优化可显著降低该比率。
- Floe采用每个元素对应两个比特位的设计（存储在uint32中），以极小性能代价将误报率降低一半。
- 存储引擎的自适应过滤机制能跳过无需使用的行数据解压，节省大量I/O操作。
- 超过两个比特位的元素存储方案收益递减，因此双比特设计在效率与简洁性上达到最优。
- 诸如布谷鸟过滤器或XOR过滤器等替代方案因结构复杂性和动态扩容需求未被采用。
- 未来优化方向可能包括使用SIMD指令实现多元素并行检测。