So nutzen Sie Bloom-Filter effizient, um Datenduplikate in PHP zu ermitteln

So nutzen Sie Bloom-Filter effektiv, um Datenduplikate in PHP zu ermitteln

Einführung:
In der Entwicklung müssen wir häufig eine große Datenmenge wiederholt beurteilen, um eine wiederholte Verarbeitung oder Speicherung doppelter Daten zu vermeiden. Der Bloom-Filter (Bloom-Filter) ist eine sehr effiziente Datenstruktur, die sich für Szenarien eignet, in denen große Datenmengen wiederholt beurteilt werden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Bloom-Filter in PHP effektiv verwenden, um Datenduplizierungen zu ermitteln, und es werden detaillierte Codebeispiele bereitgestellt.

1. Was ist ein Bloom-Filter? Bloom-Filter ist eine von Bloom im Jahr 1970 vorgeschlagene wahrscheinlichkeitsbasierte Datenstruktur, die verwendet wird, um zu erkennen, ob ein Element zu einer Menge gehört. Die Kernidee besteht darin, das Element mehrmals über mehrere Hash-Funktionen zu hashen, das Hash-Ergebnis einem Bit-Array zuzuordnen und zu bestimmen, ob die Bits im Bit-Array alle 1 sind, um anzuzeigen, ob das Element vorhanden ist.

2. Implementierung des Bloom-Filters in PHP

In PHP können Sie das Redis-Erweiterungspaket Redis Bloom Filter verwenden, um die Bloom-Filterfunktion zu implementieren. Stellen Sie zunächst sicher, dass Redis und das Redis-Erweiterungspaket installiert sind. Anschließend können Sie das Redis Bloom Filter-Paket über Composer einführen, wie unten gezeigt:

composer require phpredis/phpredis-bloomfilter

Als Nächstes können Sie den Bloom-Filter im PHP-Code verwenden. Angenommen, wir haben einen Datensatz, der auf Duplizierung beurteilt werden muss. Wir können zunächst ein Bloom-Filterobjekt erstellen und die Parameter des Bloom-Filters initialisieren, wie unten gezeigt:

<?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);

Darunter ist my_filter Bloom Der Name des Filters, 0.1 ist die erwartete Falsch-Positiv-Rate des Bloom-Filters und 1000000 ist die erwartete Anzahl der zu verarbeitenden Elemente.

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existsAls nächstes können wir die Elemente in der Datensammlung zum Bloom-Filter hinzufügen, um sie in Zukunft wiederholt beurteilen zu können. Um beispielsweise festzustellen, ob eine bestimmte Benutzer-ID bereits vorhanden ist, können wir die Benutzer-ID mit dem folgenden Code zum Bloom-Filter hinzufügen:

if($bloomFilter->exists('user_id', 123456)) {
    echo "该用户ID已存在";
} else {
    echo "该用户ID不存在";
}

Bei nachfolgenden wiederholten Beurteilungen müssen wir nur verwenden Die Methode exists kann ermitteln, ob ein Element bereits im Bloom-Filter vorhanden ist, wie unten gezeigt:
rrreee

3. Verwendungsszenarien von Bloom-Filtern

Bloom-Filter werden in vielen Szenarien verwendet, die alle eine Rolle spielen können. Zum Beispiel:
2. Bestimmen Sie, ob die URL gecrawlt wurde, um wiederholtes Crawlen zu vermeiden.
3. Verhindern Sie das Eindringen in den Cache und bestimmen Sie, ob Daten aus dem Cache abgerufen werden müssen.

Bestimmen Sie, ob ein Element zu einer Sammlung gehört Eine IP-Adresse befindet sich auf einer Blacklist usw.

Es ist zu beachten, dass die Falsch-Positiv-Rate des Bloom-Filters besteht, da es unvermeidlich ist, dass mehrere Elemente auf dasselbe Bit hashen. Daher müssen in praktischen Anwendungen geeignete Bloom-Filterparameter basierend auf den tatsächlichen Anforderungen und der Datengröße ausgewählt werden.

Fazit: 🎜Dieser Artikel stellt vor, wie man Bloom-Filter effektiv nutzt, um Datenduplizierung in PHP zu ermitteln. Durch die Verwendung des Redis Bloom Filter-Pakets können wir die Bloom-Filterfunktion einfach und schnell implementieren und in Szenarien, in denen große Datenmengen wiederholt beurteilt werden, eine sehr hohe Effizienz bieten. Ich hoffe, dass dieser Artikel Entwicklern hilfreich sein wird, die Bloom-Filter verwenden, um das Problem der Beurteilung der Datenduplizierung zu lösen. 🎜

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