也算是一道常见的算法题:有十亿条 URL,来了一个新的 URL 判断是否在里面,提供在线服务
但是想着优先使用 mysql 查询,其次 ES, 想布隆过滤器等不适合在工程应用,要保证准确
现有思路,将 url 进行 md5 存储,作为主键 key 分表放在数据库。
但是不清楚具体这种情况下效率会是怎么样
也算是一道常见的算法题:有十亿条 URL,来了一个新的 URL 判断是否在里面,提供在线服务
但是想着优先使用 mysql 查询,其次 ES, 想布隆过滤器等不适合在工程应用,要保证准确
现有思路,将 url 进行 md5 存储,作为主键 key 分表放在数据库。
但是不清楚具体这种情况下效率会是怎么样
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F281M6Dh8DXpD1g2Feb 3, 2021
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为啥 bloom 过滤器不行?
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JoooooooooFeb 3, 2021
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"布隆过滤器等不适合在工程应用" "要保证准确"
没有理解布隆的精髓啊 |
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rahuahuaFeb 3, 2021
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@Jooooooooo 楼主这种情况确实不适合 bloom 呀
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布隆过滤可以保证不存在。
感觉先布隆过滤,如果不存在直接返回;如果存在 再查 ES 或 mysql ; |
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liuxuFeb 3, 2021
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用 crc64 可以小一点,md5 得 32 位 char 做索引,然后 hash 拆库
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dongtingyueFeb 3, 2021
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es 为啥不能保证准确?
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sampengFeb 3, 2021 via iPhone
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请问…用数据库,es 实现了。还考个什么算法?
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herozzmFeb 3, 2021 via Android
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@dongtingyue #6 es 更新不能及时体现,只能说接近即时
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liuzhaowei55Feb 3, 2021 via iPhone
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热数据放缓存,key hash 后分表,数据库如果用 mongo 单表 2 亿数据,加个索引就行了基本不需要特殊优化。
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swullingFeb 3, 2021
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不需要数据库,使用 Hash 表就可以了,先做 Hash,然后进行取模 Mod N,分布到 N 个 Hash 表里。
估计需要 3 台 128G 内存的物理机就足够了。 |
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tisswbFeb 3, 2021
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url 的话 那就先格式化,然后 md5,然后 redis
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fengpan567Feb 3, 2021
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ES 为啥不能保证准确性?更新延迟?
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loveFeb 3, 2021
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md5 太大了,64 位 hash 算法如 xxhash 足够,hash 加个索引 where hash = ? and url = ?就行了
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THESDZFeb 3, 2021
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拆分 模拟树结构就好了
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aeliFeb 3, 2021
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10 亿 url,做成短链?
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tf2Feb 3, 2021
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先申请 10 万台服务器,每个服务器存 1 万条数据。这样是不是就简单了。2333
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simple2025Feb 3, 2021
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感觉可以 md5 hash,要是觉得长, 可以只存前 16 位呀
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wangdashuaiFeb 3, 2021
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可以构造前缀树,这样可以压缩数据大小.
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@wangdashuai 压缩前缀树面对十亿这个量级还是不够用的。我之前试过。
楼主这个需求,如果只是判断是否在里面,布隆过滤器就够了。十亿数据,根据最优概率公式算出来,错误率控制在万分之一左右,我记得也就一个多 GB 。 一份之前用过的 Python 代码贴出来以供参考: https://gist.github.com/abersheeran/210f5c1a6f36721302f755e39a242e50 |
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abersheeranFeb 3, 2021
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@abersheeran 如果要精准判断,这里就需要上一个 kv 索引了。这个参考一下 HBase 之类的数据库做法就行,也没啥别的好办法。
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LemengFeb 3, 2021
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10 亿条,竟然 url
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luozicFeb 3, 2021 via iPhone
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Cuckoo Filter 了解一下
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