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嘿，HN！这个周末我被布隆过滤器吸引了，特别是用于搜索高“基数”（唯一项数量）数据集。 它们是一种_惊人的_数据结构，在固定大小的情况下，跟踪潜在的集合成员资格。这意味着，与普通的B树索引不同，它们不会随着数据集中唯一项数量的增加而增长。 这使得它们非常适合“干草堆中的针”搜索（日志、文档），正如VictoriaMetrics和Bing的BitFunnel所展示的那样。 我过去使用过它们，但在我的项目中从未成为核心。 我想为另一个项目实现高基数的关键词搜索……于是，我们就开始了这段探索之旅！ BloomSearch将其整合到一个可扩展的Go包中： - 通过布隆过滤器和流式行扫描实现非常高效的内存使用 - 提供DataStore和MetaStore接口，适用于任何后端（可以是相同或不同的） - 通过分区、最小最大索引以及当然的布隆过滤器进行层次化修剪 - 通过字段、令牌或字段:令牌进行复杂组合的搜索 - 解耦存储和计算，以支持无限制的数据摄取和查询吞吐量 当然，你知道我必须制作一个自定义文件格式 ^-^（FILE_FORMAT.MD） BloomSearch针对大规模并发、任意基数和数据集大小进行了优化，并且内存使用极低。 在大小和性能优化方面仍有很多潜力，但我已经对此感到非常满意。通过分布式查询处理，我的目标是超过100亿行/秒的查询速度，适用于大数据集。 我也很期待用无限保留和无负担查询替代我们每GB约0.003美元的高日志存储费用 :P

特别是，C64可以在内存中预先加载一个已经准备好运行的BASIC程序。<p>它甚至可以自动列出程序代码（LIST），然后为你运行（RUN）这个程序。<p>为了避免打扰用户，程序应该只进行一些计算，打印结果，然后退出，而不需要任何用户输入。<p>你甚至可以在ROM中存储一系列短程序，每次C64启动时随机选择一个运行。<p>你认为这会鼓励更多用户学习BASIC编程吗？