Ribbon Filter：数据库中的换代王者

2023-12-05 06:18:24

数据交换的神兵利器Ribbon Filter：Lindorm中的实践应用

Ribbon Filter：王者出击

数据库正以令人震惊的速度处理着不断增长的数据。海量数据管理正变得愈发困难。而Bloom Filter一直是数据过滤处理中的利器。但是，当需要处理的数据规模达到一定程度时，Bloom Filter存在的空间浪费问题开始显现出来。

从Bloom Filter的实现原理我们知道，Bloom Filter使用一个位向量来存储数据，当需要将数据放入过滤器中时，将该数据输入哈希函数生成多个哈希值，再将这些哈希值对应的位在位向量中置为1。当需要判断一个数据是否在过滤器中时，将该数据输入哈希函数生成多个哈希值，如果位向量中对应这些哈希值的位置都是1，那么该数据一定在过滤器中。

我们可以看到，Bloom Filter中，1的个数越多，过滤器能存储的数据就越多。但是，这也就意味着过滤器能存储的0的个数就越少。这对于需要过滤的数据数量非常大的场景来说显然是不合理的。

Ribbon Filter是继Bloom Filter之后诞生的新一代过滤器。Ribbon Filter同样使用位向量存储数据，但是，Ribbon Filter在位向量的处理方式上与Bloom Filter有很大的不同。Ribbon Filter将位向量分为多个区域，每个区域存储的都是不同的数据，当需要将数据放入过滤器中时，将该数据输入哈希函数生成多个哈希值，然后将这些哈希值映射到不同的区域中，再将这些区域中对应哈希值的位置置为1。这样，Ribbon Filter可以更有效地利用位向量中的0和1，从而存储更多的数据。

Ribbon Filter：数据库过滤新时代

Ribbon Filter的优势在数据库中的表现尤为明显。Lindorm是一个低成本高吞吐的多模数据库，目前，Lindorm是阿里内部用得最多的数据库之一。Lindorm需要处理的数据量非常大，而Ribbon Filter的出现让Lindorm的处理效率大大提升，并实现了更多的功能。

以下是Ribbon Filter在Lindorm中的应用场景：

减少空间占用 ：Ribbon Filter比Bloom Filter节省了25%的空间，这对于需要处理海量数据的Lindorm来说非常重要。
提高维护和查询速度 ：Ribbon Filter的维护和查询速度都比Bloom Filter快，这使得Lindorm能够更快地处理数据。
支持更多功能 ：Ribbon Filter支持更多的功能，例如，Ribbon Filter可以支持精确查询和范围查询，而Bloom Filter只能支持存在性查询。