Bloom Filter
BF高教的表征数据集合，时间和空间效率极高。使用长度为m的位数组A来存储集合信息，使用k个相互独立的哈希函数将数据映射到为数组空间。对于集合中的成员a,将其进行k次哈希，哈希结果为x，则将位数组的第x位设置为1，最多有w<=k位会被设置为1. 如果需要判断某个成员是否在S中出现，只需要看hash国有w位中有没有出现0即可。
BF会发生误判，不在集合中的数据被判定成了在集合中，因为a1和a2设置的位可能刚好覆盖了a3的所有哈希位。但不会发生错判。
最优的哈希函数个数为m/n * ln(2).
改进BF: 计数BF.
应用：如恶意url判断，爬虫对url时候爬过的判断，BigTable中用BF来查询key cache ，如果出现误判,在实际存储中查不到，顶多再实际访问一次硬盘，极大提高了访问效率。
Skip List
可替代平衡树的数据结构，依靠随机生成数以一定概率来保持数据的平痕分布。插入，删除，查找的福再度都是o(log(n)).
传统的有序链表查找需要遍历。对每个节点都增加一个指针，指向后续节点之后的节点，这样查询的时候就可以加快访问速度。
Search:大专栏 大数据日知录 - 算法与数据结构 - 1131218151419953?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaWN0MjAxNA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="image"/>
Insert & Delete
当增加到3个或更多指针时，查询效率进一步提高。skiplist依赖随机数来保持平衡，插入即电视，随机决定该节点有多个指向后续节点的指针。
LSM树
Log-Structured Merge Tree，将大量随机写变成批量的顺序写，非常适合写操作要求高的场景。
BigTable中的单机数据引擎本质上就是LSM树。Cassandra也用了LSM树。
LSM树原理把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中，随着小树越来越大，内存中的小树会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。写入内存是同时写入log到硬盘上，防止系统崩溃时数据丢失。内存表中通常使用SkipList，保持数据有序，当内存够大时，写入到磁盘。
Level DB, classic LSM
Reference: http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html
原文地址：https://www.cnblogs.com/wangziqiang123/p/11711066.html