布隆过滤器（Bloom Filter）是用于判断一个元素是否属于一个数据集的数据结构。其基本思想就是用一个或多个hash函数对数据集中的每个成员做映射，映射结果不...
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卸载的连接操作是通过一种称为"布隆过滤（Bloom Filter）"的方式实现的。布隆过滤已经存在了很久，Oracle是从Oracle数据库10gR2版本开始使用布隆过滤的，所以这并不是Exadata特有的功能。
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split Bloom filter 拆分型布鲁姆过滤器
basket Bloom filter 分档布鲁姆过滤器
scalable Bloom filter 可扩展布鲁姆过滤器
Counting Bloom Filter 计数型布鲁姆过滤器
multi-dimensional Bloom filter 多维布鲁姆过滤器
division bloom filter 分片bloomfilter
Exact Stream Bloom Filter 精确流匹配布隆过滤器
matrix Bloom filter 矩阵型布鲁姆过滤器
Value Hash Bloom Filter 值域哈希布鲁姆过滤器
To make up for the shortage of the above algorithm,a multiple-hash algorithm based on counting bloom filter,which stores the digest of flow needed to be adjusted in the Exact Stream Bloom Filter(ESBF) structure,is designed.
针对该问题,设计一种多哈希算法,将需要调整的流保存在精确流匹配布隆过滤器结构中。
参考来源 - 基于计数布隆过滤器的负载均衡算法The using of Bloom Filter would return the False Positive Rate, but we can ensure that the probability of getting false positive would be set to very low that could still be useful to a lot of applications.
布隆过滤器的使用会带来误正确率(False Positive Rate:FPR),但我们能确保方案中出现的误正确率极小,因此在很多的应用上还是很有帮助的。
参考来源 - 基于身份密码体制的隐私匹配及其在自组织网络中的应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
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