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ElasticSearch第3篇 大数据处理3大问题(“10000条”问题解决方案、hits total值统计总数不精确解决方案、大数据深度分页性能问题3种优化方案)

ElasticSearch第3篇 大数据处理3大问题(“10000条”问题解决方案、hits total值统计总数不精确解决方案、大数据深度分页性能问题3种优化方案)

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#大数据#elasticsearch#php +4
深入理解PHP+Redis实现布隆过滤器(亿级大数据处理和黑客攻防必备)

算法:普通开发者缺少算法思维,做出来的布隆过滤器概率不可控,或者容易冲突。为了防止哈希函数的值转化为数字后位数过长(例如md5(1) 为c4ca4238a0b923820dcc509a6f75849b,转10进制是261578874264819908609102035485573088411),需要对数据长度进行取模,不取模还好,取模后极大减少了布隆过滤器的长度。例如10000条数据,设定3种哈希

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#php#redis#大数据 +4
到底了