本文主要是介绍RocksDB参数记录，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
布隆过滤器（Bloom Filter）
LSM类型的存储引擎查询性能要低于B-tree 类型的存储引擎，RocksDB 有针对性的优化那就是:bloom filter。其实在LevelDB 里就存在bloom filter，但是RocksDB 在LevelDB的基础上又做了优化。
Bloom Filter
布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
以上内容摘自维基百科，RocksDB 磁盘的数据文件sst中的数据是不会再修改的，非常适合使用bloom filter，当然bloom filter存在一定的误算率：false positive probability。假设BloomFilter中元素总bit数量为m，插入的元素个数为n，
K = m/n * ln2 ，此时误算率低。Bloom filter 在 RocksDB 中的实现
Bloom filter 的结构简单讲就是一个位数组，可以基于数据库所有key构建一个bloom filter，但是数据库key总数不可控，一个库一个bloom filter内存消耗也高，这种方式不可取。LevelDB 的做法是每个SST文件保存一份bloom filter，当查询的key可能在该SST时，对应的bloom filter block会被加载进block_cache中(rocksdb_cache_index_and_filter_blocks=true)。RocksDB 延续了LevelDB的方式，但是在bloom filter 存储格式上进一步做了优化。Bloom filter format在RocksDB 分Block-based bloom filter 和 full filter bloom filter，Block-based bloom filter 即LevelDB 采用的存储格式，full filter 是RocksDB 目前采用的格式，facebook 描述这种格式相比block-based 格式有40%的查询性能提升。
开启bloom filter的方法如下：
block_based_table_factory={cache_index_and_filter_blocks=1;filter_policy=bloomfilter:10:false;whole_key_filtering=1} ;cache_index_and_filter_blocks=1: filter data 缓存在block cache中，不指定的话单独分配内存，建议开启。
filter_policy=bloomfilter:10:false ：filter_policy 指定过滤的策略，目前只支持bloom filter。10表示bits_per_key，也就是上一节介绍的K = m/n * ln2中的m/n的值，在内部初始化时bits_per_key还会在乘以ln2，也就是散列函数的个数，该值默认是10，表示可能有1%的误判率。false: 表示use_block_based_builder，也就是bloom filter format是否用LevelDB那种格式存储位数组，false时表示使用新格式也就是full filter format。
whole_key_filtering=1：表示使用full key 过滤。
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补充
Bloom过滤器是基于可能性的数据结构，用于检测一个元素是不是存在于一个结合中。RocksDB中的Bloom过滤器通过一个名为filter_polic的选项控制。当一个用户调用Get(key)，会有一个文件列表，可能包含这个key。通常是Level 0的所有文件，以及大于0的每一层中的一个文件。然而，在我们读取每个文件前，我们先咨询bloom过滤器。Bloom过滤器会过滤掉大部分不包含该key的文件的读取。在大多数时候，Get通常只会做一次文件读取。Bloom过滤器总是保持在内存中，以方便打开文件，除非BlockBasedTableOptions::cache_index_and_filter_blocks为true。打开的文件的数量通过max_open_files选项控制。
有两个bloom过滤器类型：基于块的，和全过滤。
基于块的过滤器
通过调用一下接口使用基于块的过滤器：
options.filter_policy.reset(rocksdb::NewBloomFilterPolicy(10, true))
基于块的bloom过滤器是根据每个块分别建立的。在一个读取中，我们先咨询一个索引，返回我们正在找的块。现在我们有一个块了，我们咨询bloom过滤器来过滤这个块。
全过滤
通过一下调用设置全过滤：
options.filter_policy.reset(rocksdb::NewBloomFilterPolicy(10, false))
全过滤针对每个文件构建。每个文件只有一个bloom过滤器，这意味着我们可以先查询bloom过滤器，而不用查询索引。如果key不在bloom过滤器，相比基于块的过滤器，我们省略一个索引搜索。
参考：布隆过滤器（Bloom Filter）在MyRocks中的使用分析 - 文章详情
这篇关于RocksDB参数记录的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
