ब्लूम फ़िल्टर कब उपयोगी है?

Question

मैं समझता हूं कि ब्लूम फ़िल्टर को आकर्षक डेटा संरचना बनाता है; हालांकि, मुझे वास्तव में समझना मुश्किल लगता है कि आप उनका उपयोग कब कर सकते हैं क्योंकि आपको अभी भी महंगे ऑपरेशन करना है जिसे आप यह सुनिश्चित करने से बचने की कोशिश कर रहे हैं कि आपको झूठी सकारात्मक नहीं मिली है। इस वजह से वे आम तौर पर बहुत अधिक उपरि जोड़ नहीं पाएंगे? उदाहरण के लिए ब्लूम फ़िल्टर के लिए विकिपीडिया आलेख बताता है कि उनका उपयोग डेटा सिंक्रनाइज़ेशन के लिए किया जा सकता है। मैं देखता हूं कि ब्लूम फ़िल्टर खाली होने पर पहली बार यह कितना अच्छा होगा लेकिन कहें कि आपने कुछ भी नहीं बदला है और आप फिर से अपने डेटा को सिंक्रनाइज़ करने के लिए जाते हैं। अब ब्लूम फ़िल्टर के लिए हर लुकअप रिपोर्ट करेगा कि फ़ाइल की पहले ही कॉपी हो चुकी है, लेकिन क्या हमें अभी भी धीमे लुकअप कार्य को पूर्ववत नहीं करना पड़ेगा, हम वास्तव में यह सुनिश्चित करने से बचने की कोशिश कर रहे थे कि यह सही है?

Answer 1

असल में, आप ब्लूम फ़िल्टर का उपयोग करते हैं ताकि किसी आइटम को साबित करने के लंबे और कठिन कार्य को डेटा संरचना में मौजूद न हो। यह निर्धारित करना लगभग कठिन होता है कि यह मौजूद होने की तुलना में कुछ गुम है या नहीं, इसलिए फ़िल्टर उन चीजों की तलाश में घाटे को कम करने में मदद करता है जिन्हें आप वैसे भी नहीं ढूंढ पाएंगे। यह हमेशा काम नहीं करता है, लेकिन जब आप एक बड़ा लाभ प्राप्त करते हैं।

Answer 2

सदस्यता प्रश्नों के मामले में ब्लूम फ़िल्टर बहुत ही कुशल हैं, यानी यह पता लगाने के लिए कि कोई तत्व सेट से संबंधित है या नहीं। सेट में तत्वों की संख्या क्वेरी प्रदर्शन को प्रभावित नहीं करती है।