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Comment utiliser efficacement les filtres Bloom pour déterminer la duplication de données en PHP
Introduction :
En développement, nous devons souvent porter des jugements répétés sur de grandes quantités de données pour éviter un traitement ou un stockage répété de données en double. Le filtre Bloom (Bloom Filter) est une structure de données très efficace, adaptée aux scénarios dans lesquels des données à grande échelle sont évaluées à plusieurs reprises. Cet article explique comment utiliser efficacement les filtres Bloom en PHP pour déterminer la duplication de données et fournit des exemples de code détaillés.
1. Qu'est-ce qu'un filtre Bloom ? Le filtre Bloom est une structure de données basée sur les probabilités proposée par Bloom en 1970, qui est utilisée pour détecter si un élément appartient à un ensemble. L'idée principale est de hacher l'élément plusieurs fois via plusieurs fonctions de hachage, de mapper le résultat du hachage sur un tableau de bits et de déterminer si les bits du tableau de bits sont tous à 1 pour indiquer si l'élément existe.
En PHP, vous pouvez utiliser le package d'extension Redis Redis Bloom Filter pour implémenter la fonction de filtre Bloom. Assurez-vous d'abord que Redis et le package d'extension Redis sont installés, puis vous pouvez introduire le package Redis Bloom Filter via Composer, comme indiqué ci-dessous :
composer require phpredis/phpredis-bloomfilterEnsuite, vous pouvez utiliser le filtre Bloom dans le code PHP. Supposons que nous ayons un ensemble de données qui doit être jugé pour la duplication. Nous pouvons d'abord créer un objet filtre Bloom et initialiser les paramètres du filtre Bloom, comme indiqué ci-dessous :
<?php require "vendor/autoload.php"; use RedisBloomPhpRedisBloomFilterBloomFilter; // Redis实例,默认连接到本地的6379端口 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); // 布隆过滤器对象 $bloomFilter = new BloomFilter($redis, 'my_filter', 0.1, 1000000);Parmi eux,
my_filter
est Bloom Le nom du filtre, 0.1
est le taux de faux positifs attendu du filtre Bloom, et 1000000
est le nombre attendu d'éléments à traiter. my_filter
为布隆过滤器的名称,0.1
为布隆过滤器的期望误判率,1000000
为预计要处理的元素个数。
接下来,我们可以将数据集合中的元素添加到布隆过滤器中,以便日后进行重复判断。例如,我们有一个用户ID集合,要判断某个用户ID是否已存在,我们可以使用如下代码将该用户ID添加到布隆过滤器中:
$bloomFilter->add('user_id', 123456);
在之后的重复判断中,我们只需要使用exists
Ensuite, nous pouvons ajouter les éléments de la collecte de données au filtre Bloom pour un jugement répété dans le futur. Par exemple, nous avons une collection d'ID utilisateur. Pour déterminer si un certain ID utilisateur existe déjà, nous pouvons utiliser le code suivant pour ajouter l'ID utilisateur au filtre Bloom :
if($bloomFilter->exists('user_id', 123456)) { echo "该用户ID已存在"; } else { echo "该用户ID不存在"; }
Dans les jugements répétés ultérieurs, nous n'avons besoin que d'utiliser The. La méthode exists
peut déterminer si un élément existe déjà dans le filtre Bloom, comme indiqué ci-dessous :
rrreee
Il est à noter que le taux de faux positifs du filtre Bloom existe, car il est inévitable que plusieurs éléments soient hachés sur le même bit. Par conséquent, dans les applications pratiques, les paramètres de filtre Bloom appropriés doivent être sélectionnés en fonction des besoins réels et de la taille des données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!