条件布谷鸟过滤器
数据结构与算法
2020-05-07 v1 数据库
摘要
Bloom 过滤器、布谷鸟过滤器以及其他近似集合成员判定草图有着广泛的应用。通常，若一个条目不在数据集中，则可跳过昂贵的操作。这些过滤器提供了一种廉价且内存高效的方式来测试某条目是否属于某个集合，从而避免不必要的操作。现有草图仅支持对单一集合进行成员测试。然而，在连接处理等某些应用中，相关集合并非固定，而是由一组谓词确定。我们提出了条件布谷鸟过滤器，这是对布谷鸟过滤器的简单改进，允许在预先计算的草图上基于谓词进行集合成员测试。该过滤器还引入了一种新颖的链接技术，使布谷鸟过滤器能够处理重复键的插入。我们在连接处理应用上评估了我们的方法，结果表明它们显著减少了连接必须处理的元组数量。
引用
@article{arxiv.2005.02537,
title = {Conditional Cuckoo Filters},
author = {Daniel Ting and Rick Cole},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.02537},
year = {2020}
}