Redis的概率数据结构¶
RedisBloom模块提供了四种数据结构:可伸缩的布隆过滤器,一个布谷鸟过滤器,一个count-min草图和一个top-k．这些数据结构以完美的准确性换取极高的内存效率，因此它们对大数据和流应用程序特别有用。
布鲁姆和布谷鸟过滤器用于高度确定一个元素是否为集合中的成员。
一个count-min草图通常用于确定流中事件的频率。您可以查询计数分钟示意图，得到任何给定事件频率的估计。
一个top-k维护一个k最常见的项目。
快速入门指南¶
命令参考¶
每个数据结构的详细命令参考:
布鲁姆和杜鹃¶
在插入项时，Bloom过滤器通常表现出更好的性能和可伸缩性(因此，如果您经常向数据集添加项，那么Bloom过滤器可能是理想的)。布谷鸟过滤器在检查操作上更快，也允许删除。
客户端库¶
有关详细信息和文档，请参阅每个驱动程序的README。
| 项目 | 语言 | 许可证 | 作者 | URL |
|---|---|---|---|---|
| redisbloom-py | Python | BSD | 复述,实验室 | GitHub |
| JReBloom | Java | BSD | 复述,实验室 | GitHub |
| redisbloom-go | Python | BSD | 复述,实验室 | GitHub |
| 重新开花 | JavaScript | 麻省理工学院 | 艾伯特团队 | GitHub |
| phpredis-bloom | PHP | 麻省理工学院 | 拉法Campoy | GitHub |
| phpRebloom | PHP | 麻省理工学院 | 亚历山德罗Balasco | GitHub |
| redis-modules-sdk | 打印稿 | BSD-3-Clause | 达尼Tseitlin | GitHub |
参考文献¶
在线研讨会¶
博客文章¶
- RedisBloom快速入门教程
- 使用Bloom滤镜进行开发
- Redis Enterpri万博体育彩se上的RedisBloom
- 可能和不可能:Redis, RedisBloom和Bloom滤镜
- RedisBloom - Redis的Bloom过滤器数据类型
邮寄名单/论坛¶
有问题吗?请随便问RedisBloom论坛．
许可证¶
RedisBloom是根据Redis源可用许可协议