Conceptos Básicos
Aleph 필터는 삽입, 쿼리, 삭제 작업을 일정한 시간 내에 수행할 수 있으며, 메모리 사용량 대비 거짓 양성률 측면에서도 기존 방식보다 우수한 성능을 제공한다.
Resumen
Aleph 필터는 기존의 InfiniFilter를 기반으로 하여 다음과 같은 방식으로 성능을 개선하였다:
- 쿼리 성능 향상:
- 필터 확장 시 void 엔트리를 중복 저장하여 쿼리 시 항상 일정한 시간 내에 처리할 수 있도록 하였다.
- 삭제 성능 향상:
- void 엔트리 삭제 시 tombstone을 사용하여 일정한 시간 내에 처리할 수 있도록 하였다.
- void 엔트리의 중복을 식별하고 제거하는 작업은 다음 확장 시 수행하여 성능 저하를 방지하였다.
- 메모리 사용량 대비 거짓 양성률 개선:
- 데이터 증가량에 대한 대략적인 예측이 가능한 경우, 초기에 더 긴 fingerprint를 할당하고 새로운 엔트리에 점점 짧은 fingerprint를 할당하는 방식으로 기존 필터 대비 우수한 성능을 제공한다.
Aleph 필터는 이러한 개선을 통해 기존 필터 대비 쿼리, 삭제, 메모리 사용량 및 최대 확장 횟수 측면에서 모두 우수한 성능을 제공한다.
Estadísticas
데이터 증가량에 대한 예측이 가능한 경우, Aleph 필터는 기존 필터 대비 메모리 사용량이 약 lg|lg(N/N_est)| 배 더 적다.
Citas
"Aleph 필터는 삽입, 쿼리, 삭제 작업을 일정한 시간 내에 수행할 수 있으며, 메모리 사용량 대비 거짓 양성률 측면에서도 기존 방식보다 우수한 성능을 제공한다."
"데이터 증가량에 대한 대략적인 예측이 가능한 경우, Aleph 필터는 기존 필터 대비 메모리 사용량이 약 lg|lg(N/N_est)| 배 더 적다."