這篇文章給大家介紹PostgreSQL中的BLOOM INDEX有什么用，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

為企業(yè)提供成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站優(yōu)化、成都全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)推廣、競(jìng)價(jià)托管、品牌運(yùn)營(yíng)等營(yíng)銷(xiāo)獲客服務(wù)。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司擁有網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)，以豐富的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)驗(yàn)助力企業(yè)精準(zhǔn)獲客，真正落地解決中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)獲客難題，做到“讓獲客更簡(jiǎn)單”。自創(chuàng)立至今，成功用技術(shù)實(shí)力解決了企業(yè)“網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)品牌塑造、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)”三大難題，同時(shí)降低了營(yíng)銷(xiāo)成本，提高了有效客戶(hù)轉(zhuǎn)化率，獲得了眾多企業(yè)客戶(hù)的高度認(rèn)可！

小編要說(shuō)的是 bloom 過(guò)濾器的問(wèn)題，但題目為什么是這樣，一般來(lái)說(shuō)我們?nèi)绻o一個(gè)大表來(lái)加索引，并且這個(gè)查詢(xún)還要加挺多列的時(shí)候，是蠻頭疼的問(wèn)題，PostgreSQL 中有一種索引叫 BLOOM INDEX ，而這個(gè)索引有什么好處，我們來(lái)看看。

首先是什么BLOOM ，我看了一些網(wǎng)上的資料，寫(xiě)的挺好的，里面各種高大上的 X 個(gè) 值， K 個(gè)HASH ， 逼近極限，bula bula ，如果我現(xiàn)在也這樣寫(xiě)，估計(jì)不少人就取關(guān)了。

所以我打算用通俗的話來(lái)說(shuō)說(shuō)這個(gè)事，可能說(shuō)的不準(zhǔn)確的，各位高手給糾正。

例如：我們有一個(gè)選秀比賽，里面都是 “小鮮肉”，“小仙女”，而這邊又三個(gè)評(píng)委， 分別是   柯一敏， 金醒， 馮笑剛 ， 這邊先進(jìn)來(lái)一個(gè)，李于剛，

柯一敏說(shuō)，好， 金醒說(shuō) 好， 馮笑剛說(shuō) 滾。 

然后我們的評(píng)分表上就有了

1     1    0   這個(gè)數(shù)字

下面又進(jìn)來(lái)一個(gè) 小仙女， 李與春，  柯一敏 說(shuō)  滾，  金醒說(shuō) 滾， 馮笑剛說(shuō) 好

那么我們的評(píng)分表上就有了數(shù)字

0   0   1

以此類(lèi)推，吳以凡 是  101  ，   史巖 是  100 等等， 我們就可以通過(guò)這樣的數(shù)字來(lái)標(biāo)識(shí)這個(gè)人，或者類(lèi)似的這樣的人。

但有的時(shí)候也不盡然，例如進(jìn)來(lái)的是 周深 , 得分和 李于剛 一樣，也是 110

那你說(shuō) 110 就是 李于剛 就不大對(duì)了 （注，得分一樣是因?yàn)?，他們都嗓門(mén)高，唱出的聲音你聽(tīng)不出是大老爺們）

OK  到此我們的脫離娛樂(lè)，回歸到BLOOM 過(guò)濾了。某個(gè)值通過(guò)N 個(gè) hash 計(jì)算后，在列表中產(chǎn)生的不同的值，一個(gè)值可以有多個(gè)HASH 的計(jì)算的值來(lái)標(biāo)識(shí)，就是BLOOM過(guò)濾器的精髓，而通過(guò)這樣的方法來(lái)查找值，不是 100% 的準(zhǔn)確。但如果是用這樣的方法來(lái)排除值，那絕對(duì)是 100% 的能排除不符合你要查找值的那些數(shù)據(jù)。

我們畫(huà)一個(gè)圖, 大致的意思我們有一堆值，通過(guò)多種HASH 算法，在我們下面的list中生成對(duì)應(yīng)的HASH 值，下面的list 是記錄這些值的地方VALUE1 通過(guò)三個(gè) 不同的HASH 算法后，得到的值是10000001000100100010000001

當(dāng)然這里面的 位數(shù)為 1 的地方很可能，或者說(shuō)有很大的可能有重復(fù)的情況，但遇到不同的HASH 算法或者后面的 VALUE2 也要在 已經(jīng)有 1 的地方繼續(xù)寫(xiě)1的時(shí)候，我們就忽略，最后依次將 VALUES  1   2   3   4 這幾個(gè)值計(jì)算完畢后 10100101010100101010011101

那我們得到這個(gè)值有什么意義呢，意義就是我們?cè)谟?jì)算 

value5  6  7  8 得到的值和  10100101010100101010011101 不一樣的情況下，我們可以 100%的肯定，我們的 value 5 6 7 8  和 我們的 value 1 2 3 4 不一樣， 但如果我們?cè)谟?jì)算 value 5 6 7 8 后，得到的值和 value 1 2 3 4 一樣的情況下，我們是不能 100%的肯定我們的兩次計(jì)算的值是相等的。這也就是我們耳熟能詳?shù)呐懦?，并且這樣如果想 limit  逼近1 的情況那就可以無(wú)限的添加精度更高的 HASH 算法和 能保存值的的長(zhǎng)度.

那么這個(gè)BLOOM 過(guò)濾器使用到使用到索引中，對(duì)比其他索引有什么好處？

使用bloom過(guò)濾器。當(dāng)有一個(gè)包含太多列的表，并且查詢(xún)?cè)谶@樣的表上使用了太多列的組合時(shí)，需要許多索引。維護(hù)這么多索引不僅對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)很昂貴，而且在處理較大的數(shù)據(jù)集時(shí)也是性能殺手。

如果在所有這些列上創(chuàng)建一個(gè)bloom索引，則為每一列計(jì)算一個(gè)散列，并為每一行/記錄合并到一個(gè)指定長(zhǎng)度的索引條目中。這樣就可以快速排出不匹配的記錄,如果你查詢(xún)的記錄在大表中,占據(jù)的比例是很小或者是唯一的,則是一個(gè)好的選擇。

我們下面就看看 PostgreSQL 中的 Bloom index  到底有多少斤兩。

1  我們建立 postgresql的擴(kuò)展

CREATE EXTENSION bloom;

2  建立一個(gè)測(cè)試的用表插入數(shù)據(jù) 10000000 行

3 給這個(gè)表建立一個(gè)復(fù)合索引，BTREE 的方式，耗時(shí)大約在 31秒

4  我們進(jìn)行一些查詢(xún)的測(cè)試，可以看到查詢(xún)的速度還是蠻快的

5 我們刪除索引，然后建立bloom 索引整體建立bloom 索引的時(shí)間，大約消耗8秒，對(duì)比 31秒 那是快了 四分之三

6  查詢(xún)的速度也是比普通的 BTREE 索引要快的近 不到 10倍的樣子

那么下面問(wèn)題來(lái)了，你說(shuō)這么快，那么快，沒(méi)有缺點(diǎn)嗎？  

1  Bloom 過(guò)濾器適合 多個(gè)字段的索引建立

2  Bloom 適合等值運(yùn)算

關(guān)于PostgreSQL中的BLOOM INDEX有什么用就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

本文名稱(chēng)：PostgreSQL中的BLOOMINDEX有什么用
瀏覽地址：http://chinadenli.net/article30/giojso.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供電子商務(wù)、移動(dòng)網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)建站、企業(yè)建站、靜態(tài)網(wǎng)站、定制網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶(hù)投稿、用戶(hù)轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)