Nosql leveldb/Cassandra的bloom过滤器是否有助于范围查询？

我知道leveldb/cassandra将其记录存储在SSTable中，并在执行精确的键查询时使用bloom filter选择SSTable，他们的bloom filter是否有助于键范围查询？

cassandra中有两种类型的范围查询：get_slice，它在一行中查找列的范围，以及get_range_slice，它从一系列行中查找一系列列

---

Bloom过滤器用于get_slice中定位行。但是Bloom过滤器不用于get\u range\u slices查询。但是，由于Cassandra键是以散列顺序存储的，因此get_range_切片不是很有用，因此必须扫描所有SSTables才能执行get_range_切片查询通常并不重要。

Cassandra中有两种类型的范围查询：get_切片，用于在一行中查找列的范围；get_range_切片，它从一系列行中查找一系列列

---

Bloom过滤器用于get_slice中定位行。但是Bloom过滤器不用于get\u range\u slices查询。然而，由于Cassandra密钥是以散列顺序存储的，所以get\u range\u切片不是很有用，因此必须扫描所有SSTables以执行get\u range\u切片查询通常并不重要。

在进入范围查询之前，了解什么是bloom filter很重要

Bloom筛选器是允许您交换内存的概率集 是一种节省空间的概率数据结构 用于测试元素是否为集合成员的

Cassandra在执行密钥查找时使用bloom筛选器来保存IO，正如您所知，每个SSTable都有一个与之关联的bloom筛选器，Cassandra在执行任何磁盘查找之前都会检查该筛选器。现在考虑没有Bloom过滤器的情况，每一个密钥的读取都必须读取每个StStand，这是非常昂贵的。通过使用bloom过滤器，cassandra几乎总是只需查找包含该键数据的sstables表

---

因此，无论何时执行范围查询，bloom过滤器都会扮演一个重要的角色。在范围查询的get_slice排序中，它将有助于识别准确的行，在get_range_slice中，它将有助于找到负责的概率键集

在进入范围查询之前，了解什么是布鲁姆过滤器很重要

Bloom筛选器是允许您交换内存的概率集 是一种节省空间的概率数据结构 用于测试元素是否为集合成员的

Cassandra在执行密钥查找时使用bloom筛选器来保存IO，正如您所知，每个SSTable都有一个与之关联的bloom筛选器，Cassandra在执行任何磁盘查找之前都会检查该筛选器。现在考虑没有Bloom过滤器的情况，每一个密钥的读取都必须读取每个StStand，这是非常昂贵的。通过使用bloom过滤器，cassandra几乎总是只需查找包含该键数据的sstables表

---

因此，无论何时执行范围查询，bloom过滤器都会扮演一个重要的角色。在范围查询的get_slice排序中，它将有助于识别准确的行，在get_range_slice中，它将有助于找到负责的概率键集

过滤器侧；填写第一部分：是的，LeveledCompactionStrategy通常会通过PK或index实现更快的扫描，因为数据行的写入端合并更为积极。

；填写第一部分：是的，LeveledCompactionStrategy通常会导致通过PK或索引进行更快的扫描，因为数据行的写入端合并更为积极。

Bloom筛选器不能用于获取范围切片-Bloom筛选器无法回答“筛选器是否包含X到Y范围内的键”的问题。它只能回答“过滤器是否包含X”。Richard完全正确，因此，如果我们能够获得“过滤器是否包含X”的信息，将间接提供帮助。怎么说？如果不查询X到Y范围内的每个键的Bloom筛选器，这可能是无限的。Bloom筛选器不能用于get_range_切片-Bloom筛选器无法回答“筛选器是否包含X到Y范围内的键”的问题。它只能回答“过滤器是否包含X”。Richard完全正确，因此，如果我们能够获得“过滤器是否包含X”的信息，将间接提供帮助。怎么说？如果不查询X到Y范围内每个键的Bloom筛选器，则可能会出现这种情况。根据类型，这甚至可能是无限的。