Вероятностные функции способны моделировать множество алгоритмов и процедур. Они помогают нам оптимизировать процессы для получения наилучших результатов. Опытные программные инженеры знают, что рано или поздно практически любое ПО достигает определённой степени недетерминированности, когда решение является не абсолютным, но при оптимальной конфигурации приближается к наилучшим результатам. В математическом смысле подобное решение обычно сводится к поиску минимума, максимума или пределов неких вероятностных функций.
В этой статье речь пойдёт об изяществе математики, лежащей в основе фильтров Блума. Мы разберём аспекты точности работы и компромиссов при конфигурировании этих фильтров, а также узнаем, почему в некоторых случаях они могут стать отличным выбором, особенно в сфере больших данных и системах OLAP, когда подразумевается обработка огромных и статичных датасетов.Читать полностью »