Approximate Membership Query Filter
ಅಂದಾಜು ಸದಸ್ಯತ್ವ ಪ್ರಶ್ನೆ ಶೋಧಕವು (ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯು-ಫಿಲ್ಟರ್) ಅಂದಾಜು ಸದಸ್ಯತ್ವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಸ್ಥಳ-ಸಮರ್ಥ ಸಂಭವನೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಅಂದಾಜು ಸದಸ್ಯತ್ವದ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಒಂದು ಅಂಶವು ಒಂದು ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ಲೂಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ AMQ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಳಾವಕಾಶದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಇತರ AMQ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಿವೆ. ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಅಲ್ಲಿ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿನಂತಿಸುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿ ಅಥವಾ ಐ/ಒ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂದಾಜು ಸದಸ್ಯತ್ವ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಅಂದಾಜು ಸದಸ್ಯತ್ವ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಅಂಶಗಳ ಗುಂಪಿನ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಳ-ದಕ್ಷ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಒಂದು ಅಂಶವು ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ AMQ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಎಎಂಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ ನಂತರ ಸ್ಥಿರ ಎಎಂಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು AMQ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಎರಡು ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವಂತಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಅಂಶವು ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಇಲ್ಲವೇ ಅಥವಾ ಒಂದು ಅಂಶವು ಬಹುಶಃ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿದ್ದರೆಃ ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಿ ಎಂದು ಹುಡುಕುವಿಕೆಯು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. : ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಹಿಂತಿರುಗಿ. ಫಾಲ್ಸ್ ಪಾಸಿಟಿವ್ ಎಂದರೆ ಗುಂಪಿನ ಭಾಗವಾಗಿರದ ಅಂಶದ ಹುಡುಕಾಟ, ಆದರೆ ಹುಡುಕಾಟವು ಹೇಗಾದರೂ ನಿಜವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಭವಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರವಾಗಿದೆ. ಎಎಂಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ ಸುಳ್ಳು ನಿರಾಕರಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ (ಅಂಶವು ಗುಂಪಿನ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದರೂ ಹುಡುಕಾಟವು ತಪ್ಪಾಗಿ ಹಿಂದಿರುಗುತ್ತದೆ). ಒಳಸೇರಿಸುವಿಕೆಯು ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ ನಂತರ ಈ ಅಂಶದ ಹುಡುಕಾಟವು ನಿಜವಾಗಬೇಕು. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸದೆ ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಅಳವಡಿಕೆಯ ನಂತರ ಇತರ ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಾವಕಾಶದ ನಡುವೆ ಶೇಖರಣಾ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರದ ನಡುವೆ ವಿನಿಮಯವಿದೆ. ಶೇಖರಣಾ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಕೆಳ ಮಿತಿಯು ಪ್ರತಿ ಅಂಶಕ್ಕೂ ಬಿಟ್ಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಈ ಕೆಳ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಒಳಸೇರಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಬಿಟ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ವಿವಿಧ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳು ಅಂದಾಜು ಸದಸ್ಯತ್ವ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿವಿಧ ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಯೆಂದರೆ ಬ್ಲೂಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು, ಆದರೆ ಕೆಲವು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಅಥವಾ ಇತರ ಅಳವಡಿಕೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟದ ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಇತರ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳಿವೆ. ಕೆಲವು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳೆಂದರೆಃ ಬ್ಲೂಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಎ ಬ್ಲೂಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಎಂಬುದು ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಿಟ್ಗಳ ಒಂದು ಬಿಟ್ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯವು ರಚನೆಯಲ್ಲಿನ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ರಚನೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಬಿಟ್ಗಳನ್ನು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು, ಎಲ್ಲಾ ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಅನುಗುಣವಾದ ಬಿಟ್ಗಳನ್ನು ಒಂದಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಎಲ್ಲಾ ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಅನುಗುಣವಾದ ಬಿಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದರೆ, ಟ್ರೂ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ ದರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಕ್ವೋಶಿಯೆಂಟ್ ಫಿಲ್ಟರ್ನ ಕಲ್ಪನೆಯು ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಹ್ಯಾಶ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಬೆರಳಚ್ಚುಗಳನ್ನು ಉಳಿದ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಕನಿಷ್ಠ ಗಮನಾರ್ಹ ಬಿಟ್ಗಳಾಗಿ ಮತ್ತು ಕ್ವೋಶಿಯೆಂಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ ಬಿಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು. ಈ ಅಂಶವು ಹ್ಯಾಶ್ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಉಳಿದದ್ದನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಹ್ಯಾಶ್ ಟೇಬಲ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಸ್ಲಾಟ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮೂರು ಬಿಟ್ಗಳನ್ನು ಮೃದುವಾದ ಘರ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಅದೇ ಅಂಶ ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ಅವಶೇಷಗಳು). ಕ್ವೋಶಿಯೆಂಟ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಬಳಸುವ ಜಾಗವನ್ನು ಬ್ಲೂಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕ್ವೋಶಿಯೆಂಟ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರಕ್ಕೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಕೋಗಿಲೆ ಶೋಧಕಗಳು ಕೋಗಿಲೆ ಹ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಅಂಶಗಳ ಬೆರಳಚ್ಚುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹ್ಯಾಶ್ ಟೇಬಲ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವು ಎರಡು ಸಂಭವನೀಯ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಎರಡನೇ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಮೊದಲ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಅಂಶದ ಬೆರಳಚ್ಚುಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅಂಶಕ್ಕೆ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಎರಡೂ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳು ತುಂಬಿದ್ದರೆ ಈಗಾಗಲೇ ಸೇರಿಸಲಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಚಲಿಸಲು ಇದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಲೋಡ್ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದ ನಂತರ ಕುಕೂ ಫಿಲ್ಟರ್ನ ಅಳವಡಿಕೆಯ ವೇಗವು ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ. ಒಳಸೇರಿಸುವಿಕೆಯು ವಿಫಲವಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಬ್ಲೂಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ಥಿರವಾದ ಅಳವಡಿಕೆಯ ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಲೋಡ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಫಾಲ್ಸ್ ಪಾಸಿಟಿವ್ ದರವೂ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿ ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವುದನ್ನು ಕೋಕಿಲ ಶೋಧಕವು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸದ ಬ್ಲೂಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ವೋಶಿಯೆಂಟ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಿಗಿಂತ ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. Xor ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಸ್ಥಿರವಾದ AMQ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಾಗಿದ್ದು, ಅವು ಬ್ಲೂಮಿಯರ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಹ್ಯಾಶ್ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಕೋಗಿಲೆ ಶೋಧಕಗಳಂತೆಯೇ ಅವು ಹ್ಯಾಶ್ ಟೇಬಲ್ನಲ್ಲಿ ಅಂಶಗಳ ಬೆರಳಚ್ಚುಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತವೆ. ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಮೂರು ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯಗಳ xor ಒಂದು ಅಂಶದ ಬೆರಳಚ್ಚು ಆಗಿದ್ದರೆ ಒಂದು ಅಂಶದ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ನಿಜವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಇದರ ಕಲ್ಪನೆ. ಹ್ಯಾಶ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ, ಪ್ರತಿ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಅದರ ಮೂರು ಸ್ಲಾಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಈ ಸ್ಲಾಟ್ಗೆ ಬೇರೆ ಯಾವುದೇ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ನಂತರ, ನಾವು ಪ್ರತಿ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಅದರ ಸ್ಲಾಟ್ನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಂಶದ ಎರಡು ಇತರ (ನಿಗದಿಪಡಿಸದ) ಸ್ಲಾಟ್ಗಳ xor ಮತ್ತು ಅಂಶದ ಬೆರಳಚ್ಚುಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ನಿರ್ಮಾಣ ಕ್ರಮಾವಳಿ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಶ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸದೆ ಯಾವುದೇ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಳವಡಿಕೆಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಹ್ಯಾಶ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಬಿಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಈ ಫಿಲ್ಟರ್ನ ಅನನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರೆ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಯನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಯಾವುದೇ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳವು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ.-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅನ್ವಯಗಳು ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಸಂಚಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಥವಾ ರಿಮೋಟ್ ಮೆಮೊರಿಯ ಕೀಲಿಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿ AMQ-ಫಿಲ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಥವಾ ರಿಮೋಟ್ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೊದಲು, ಕೀಲಿಯು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಥವಾ ರಿಮೋಟ್ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂದು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು AMQ-ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AMQ-ಫಿಲ್ಟರ್ ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ ಮಾತ್ರ ಅನಗತ್ಯ ಐ/ಒ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಅಥವಾ ದೂರಸ್ಥ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಅಸಂಖ್ಯಾತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ರೂಟಿಂಗ್, ಪಿ2ಪಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆಃ ದುಬಾರಿ ಡಿಸ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಎಎಂಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅನ್ವಯವೆಂದರೆ ಲಾಗ್-ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಮರ್ಜ್-ಟ್ರೀಸ್ ಅಥವಾ ಎಲ್ಎಸ್ಎಂ-ಟ್ರೀಸ್. ಅವು ವೇಗದ ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಘಟಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಥವಾ ಅನೇಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಅವು ಸ್ವತಃ ಮರಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಘಟಕವನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ, ಅದರ ಗರಿಷ್ಠ ಗಾತ್ರವನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಅನೇಕ ಎಲ್ಎಸ್ಎಂ-ಮರಗಳು ಬ್ಲೂಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ವೋಶಿಯೆಂಟ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಂತಹ ಎಎಂಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುತ್ತವೆ. ಆ ಶೋಧಕಗಳು ಪ್ರತಿ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅಪಾಚೆ ಆಸ್ಟೆರಿಕ್ಸ್ ಡಿಬಿ, ಬಿಗ್ಟೇಬಲ್, ಎಚ್ಬೇಸ್, ಲೆವೆಲ್ಡಿಬಿ, ಎಸ್ಕ್ಯೂಲೈಟ್ 4 ನಂತಹ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿ ಎಲ್ಎಸ್ಎಂ-ಮರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜಾಲಗಳು ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಬೇರೆ ಸರ್ವರ್ಗಳಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಂಪನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಆ ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಗದಂತೆಯೂ ಕಾಣಬಹುದಾಗಿದೆ. ರಿಮೋಟ್ ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿನ ಸೆಟ್ ಬದಲಾದರೂ ಎ. ಎಂ. ಕ್ಯು-ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕೆಲವು ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ವೆಬ್ ಕ್ಯಾಶ್ ಹಂಚಿಕೆ. ಒಂದು ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯು ಕ್ಯಾಶ್ ಮಿಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯು ವಿನಂತಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿನಂತಿಸಿದ ವೆಬ್ ಪುಟವನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಗೆ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬೇಕು. ಯುಆರ್ಎಲ್ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಿದ ವೆಬ್ ಪುಟಗಳ ಯುಆರ್ಎಲ್ಗಳ ಸ್ಥಿರ ಎಎಂಕ್ಯೂ-ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಆರ್ಕೈವ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ನಿಯತಕಾಲಿಕ ನವೀಕರಣಗಳ ನಡುವೆ ಕ್ಯಾಶೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಇದೇ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪಿ2ಪಿ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಜಾಲಬಂಧದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು AMQ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ನೋಡ್ಗಳ ನಿಜವಾದ ದಾಖಲೆಗಳ ಐಡಿಗಳು ಅಥವಾ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳಿಂದ ತುಂಬಿಸಬಹುದು. ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕಗಳು ಕೆಲವು ಅನಗತ್ಯ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. AMQ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು P2P ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವಿವಿಧ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಸೆಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಛೇದನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಸಂಭಾವ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳು