[TOC]
布隆过滤器(Bloom Filter)
场景：用于检测某个元素是否是海量数据集中的成员。
原理：即判断一个数是否在集合中。
- 准备一个位数组，全部置0.
- 准备K个散列函数，可以将该元素映射到该数组中的K个点，并将改点置为1.
- 如果映射中的点有一个为0则不存在，如果均为1可有可能存在。
LSM树
场景：对写效率要求高的场景，能将大量的随机写操作转换成批量的序列写。缺点读效率有降低。
Merkle哈希树(Merkle Hash Tree或称哈希树、Merkle树)
场景：海量数据下快速定位少量变化的数据内容。
Cuckoo哈希(Cuckoo Hashing)
场景：有效解决哈希冲突。