블룸필터

블룸 필터란 무엇인가? 블룸 필터(Bloom Filter)는 1970년 Burton Howard Bloom이 제안한 확률적 자료구조입니다.특정 원소가 집합에 속해있는지를 빠르게 확인할 수 있는 메모리 효율적인 데이터 구조로,거짓 양성(False Positive)은 발생할 수 있지만 거짓 음성(False Negative)은 절대 발생하지 않는다는 특징을 가지고 있습니다.일반적인 해시 테이블과 달리 블룸 필터는 실제 데이터를 저장하지 않고,오직 해당 데이터의 존재 여부만을 확률적으로 판단합니다.이러한 특성 때문에 메모리 사용량이 매우 적으면서도 조회 성능이 뛰어납니다.블룸 필터의 핵심 동작 원리블룸 필터는 비트 배열과 여러 개의 해시 함수를 사용하여 동작합니다.데이터를 추가할 때는 여러 해시 함수를 통해 계..

대용량 데이터를 다루는 현대 소프트웨어 개발에서 검색 성능 최적화는 필수적인 요소입니다.특히 웹 서비스나 데이터베이스 시스템에서 "특정 요소가 집합에 존재하는가?"라는 질문에 빠르게 답해야 하는 상황이 빈번하게 발생합니다.이런 상황에서 블룸 필터(Bloom Filter)는 메모리 효율성과 검색 속도를 동시에 해결하는 강력한 확률적 자료구조로 주목받고 있습니다.블룸 필터의 기본 개념과 동작 원리블룸 필터는 1970년 Burton Howard Bloom이 제안한 확률적 자료구조입니다.이 자료구조의 핵심은 "어떤 요소가 집합에 속하지 않는다"는 것을 확실히 알 수 있지만, "속한다"고 판단할 때는 실제로는 속하지 않을 가능성(False Positive)이 있다는 점입니다.블룸 필터의 핵심 구성 요소블룸 필터는..