Xor Filters：高效的概率哈希集合

Xor Filters：高效的概率哈希集合

项目基础介绍

Xor Filters 是一个由 Rust 语言编写的开源项目，该项目提供了一种高效的概率数据结构，用于近似集合成员资格检查。这种数据结构在保证较低内存占用和快速查询速度的同时，允许有一定的误报率。它是处理大规模数据集时，对传统哈希集合的一种优化和替代。

主要编程语言

Rust

核心功能

项目实现的核心功能包括：

• Xor Filters：提供了一种比 Bloom 过滤器和 Cuckoo 过滤器更快、更小的数据结构，用于快速近似集合成员资格检查。
• Binary Fuse Filters：这是 Xor Filters 的一个变体，被认为是该家族中最强大的过滤器，特别推荐使用。
• 自定义哈希和分配器：支持使用自定义的哈希函数和全局分配器，以适应不同场景的需求。
• 序列化和反序列化：通过 serde 特性支持数据的序列化和反序列化。
• 性能优化：默认使用 uniform-random 特性，通过随机化未使用的指纹条目来降低误报率。

最近更新的功能

项目最近更新的功能包含：

• 优化了构建过程，提高了构建效率。
• 引入了新的特性和改进，例如对自定义分配器的支持，使 xorf 能够更好地适应不同场景。
• 增强了文档，提供了更多关于如何使用和配置 xorf 的指南。
• 进行了一系列的测试和修复，确保项目的稳定性和可靠性。

这些更新进一步提升了 xorf 的性能和可用性，使其成为处理大规模数据集时的一个优秀选择。