RedisBloom快速启动教程
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打破数据矩阵。探索重新提供的内容。
RedisBloom提供了Redis，支持额外的概率数据结构。这些结构允许恒定的存储空间和极其快速的处理，同时保持低差错率。它支持可伸缩的绽放和杜鹃筛选器，以确定项目是否存在于具有给定程度的确定性的集合，计数 - 最小草图，以计算子线性空间中的不同项目的频率，以及Top-k计数顶部K事件以近乎确定的方式。
观看Cristian Castiblanco，来自Scopely描述了它的使用
Redisbloom。
最先进的和学术认证的概率数据结构和算法针对Redis进行了优化。
高级概率算法可减少对大规模数据集的计算和内存的需求，同时仍提供可接受的准确度。
可以以完全可靠和耐用的方式管理任意数量的概率滤波器和计数器，而无需提前了解所检查的元素数量。
通过与之前的活动进行比较而不存储大规模信息，识别异常行为。
为非常大的数据集和用户基础构建快速和小排放板。
确保用户在给定期间只看到特定的广告只有有限的次数。
设计用于快速确定元素是否以高度记忆有效的方式存在的数据结构。
具有额外支持的替代方法，可以从集合中删除元素的额外支持。
计算数据样本中事件的频率。
一种确定性算法，其近似顶部k项的频率。
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