PHP でブルーム フィルターを効率的に使用してデータの重複を判断する方法

PHP でブルーム フィルターを効率的に使用してデータの重複を判断する方法

はじめに:
開発では、重複データの繰り返しの処理や保存を避けるために、大量のデータに対して繰り返し判断を行う必要があることがよくあります。 . .ブルーム フィルター (ブルーム フィルター) は、大規模なデータを繰り返し判定するシナリオに適した、非常に効率的なデータ構造です。この記事では、PHP でブルーム フィルターを効果的に使用してデータの重複を判断する方法を紹介し、詳細なコード例を示します。

1. ブルーム フィルターとは
ブルーム フィルターは、1970 年にブルームによって提案された確率ベースのデータ構造で、要素が集合に属しているかどうかを検出するために使用されます。中心となるアイデアは、複数のハッシュ関数を使用して要素を複数回ハッシュし、ハッシュ結果をビット配列にマップし、ビット配列内のビットがすべて 1 であるかどうかを判断して要素が存在するかどうかを判断することです。

2. PHP でのブルーム フィルターの実装
PHP では、Redis 拡張パッケージ Redis Bloom Filter を使用してブルーム フィルター機能を実装できます。まず、Redis と Redis 拡張機能パッケージがインストールされていることを確認してから、次に示すように、Composer を通じて Redis ブルーム フィルター パッケージを導入できます。

composer require phpredis/phpredis-bloomfilter

次に、PHP コードでブルーム フィルターを使用できます。重複を判定する必要があるデータ セットがあるとします。まず、次のようにブルーム フィルター オブジェクトを作成し、ブルーム フィルターのパラメーターを初期化します。 # はブルーム フィルターの名前、

はブルーム フィルターの予想される誤検知率、1000000 は予想される処理される要素の数です。 次に、今後繰り返し判断できるよう、データ コレクション内の要素をブルーム フィルターに追加します。たとえば、ユーザー ID のコレクションがあるとします。特定のユーザー ID が既に存在するかどうかを判断するには、次のコードを使用してユーザー ID をブルーム フィルターに追加できます: <div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class='brush:php;toolbar:false;'>&lt;?php require &quot;vendor/autoload.php&quot;; use RedisBloomPhpRedisBloomFilterBloomFilter; // Redis实例，默认连接到本地的6379端口 $redis = new Redis(); $redis-&gt;connect('127.0.0.1', 6379); // 布隆过滤器对象 $bloomFilter = new BloomFilter($redis, 'my_filter', 0.1, 1000000);</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>その後の繰り返しの判断では、私たちだけが判断します。以下に示すように、

メソッドを使用して、ブルーム フィルターに要素が既に存在するかどうかを判断する必要があります:

$bloomFilter->add('user_id', 123456);

3. ブルーム フィルターの使用シナリオブルーム フィルターは、

繰り返しのクロールを避けるために URL がクロールされたかどうかを判断する;

1. IP アドレスがブラックリストに含まれているかどうかを検出するなど、要素が特定のセットに属しているかどうかを判断します。
2. 複数の要素が同じビットにハッシュされることは避けられないため、ブルーム フィルターの誤検知率が存在することに注意してください。したがって、実際のアプリケーションでは、実際のニーズとデータ サイズに基づいて適切なブルーム フィルター パラメーターを選択する必要があります。
3. 結論:

以上がPHP でブルーム フィルターを効率的に使用してデータの重複を判断する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。