Abstract-Bloom filter (BF) har i stor utsträckning använts för att stödja medlemskap fråga, d.v.s. att bedöma om ett givet element x är en medlem av en given uppsättning S eller inte. De senaste åren har sett en blomstrande designexplosion av BF på grund av dess karakteristiska för rymdeffektivitet och funktionaliteten i konstant-tid medlemskap fråga. De befintliga granskningarna eller undersökningarna fokuserar främst på tillämpningen av BF, men är inte tillräckliga för att täcka de nuvarande trenderna och saknar därmed en inneboende förståelse för deras designfilosofi. I detta syfte ger denna undersökning en översikt över BF och dess varianter, med tonvikt på optimeringstekniker. I grund och botten kartlägger vi de befintliga varianterna från två dimensioner, det vill säga prestanda och generalisering. För att förbättra prestanda, dussintals varianter ägnar sig åt att minska falska positiva och genomförandekostnader. Dessutom generaliserar tiotals varianter BF-ramverket i fler scenarier genom att diversifiera inmatningsuppsättningarna och berika utdatafunktionerna. För att sammanfatta de befintliga insatserna genomför vi en fördjupad studie av den befintliga litteraturen om BF-optimering, som omfattar mer än 60 varianter. Vi gräver fram designfilosofin för dessa varianter och utvecklar hur de använda optimeringsteknikerna förbättrar BF. Dessutom genomförs en omfattande analys och kvalitativ jämförelse utifrån BF-komponenternas perspektiv. Slutligen lyfter vi fram de framtida trenderna när det gäller att utforma BF. Detta är, såvitt vi vet, den första undersökning som åstadkommer sådana mål.
Bloom filter presenterar vissa utmaningar som falska positiva fel, dvs. felaktigt indikerar att en icke-medlem element är en medlem av uppsättningen (se REF ); en jämförelse med dem skjuts upp till framtida arbete.
Optimizing Bloom Filter: Challenges, Solutions, and Comparisons
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}