카운팅 블룸 필터 계산기
원소 수·목표 오탐률·카운터 폭을 넣으면 카운팅 블룸 필터의 슬롯 수·메모리·카운터 오버플로 확률을 계산합니다. 삭제를 지원하는 블룸 필터 변형입니다.
4비트가 표준적으로 권장됩니다(최댓값 15)
필요한 메모리
4.57 MB
슬롯 9,585,058개 × 4비트 · 해시 함수 7개
사용 방법
- 1담을 원소 수와 목표 오탐률을 넣습니다.
- 2카운터 폭(비트)을 고릅니다. 4비트가 표준적으로 권장됩니다.
- 3필요한 메모리와 카운터 오버플로 확률을 확인합니다.
자주 묻는 질문
표준 블룸 필터는 슬롯마다 비트 1개를 쓰지만, 카운팅 블룸 필터는 작은 카운터를 씁니다. 삽입 시 +1, 삭제 시 −1 하고 조회는 카운터가 0보다 큰지만 봐서, 표준 블룸 필터가 못 하는 삭제를 지원합니다.
완전히 같습니다. 슬롯 수(m)와 최적 해시 개수(k), 오탐률 공식은 표준 블룸 필터와 동일하고, 카운팅 블룸 필터는 그 슬롯 하나하나를 몇 비트짜리 카운터로 바꿀지만 추가로 정합니다.
최적 해시 개수를 쓰면 슬롯 하나가 받는 해시 횟수의 기댓값이 오탐률·원소 수와 무관하게 항상 ln2(약 0.693)로 고정됩니다. 이를 푸아송분포로 근사하면 4비트 카운터(최댓값 15)가 넘칠 확률은 약 10⁻¹⁵ 수준으로 극히 작습니다.
카운터가 표현할 수 있는 최댓값을 넘으면 그 이상 세지 못해 실제보다 적게 세게 됩니다. 확률이 매우 낮긴 하지만, 안전을 더 원하면 카운터 폭을 8비트로 늘리면 오버플로 확률이 기하급수적으로 더 작아집니다.
슬롯 수는 같고 슬롯마다 카운터 폭만큼 비트가 곱해지므로, 전체 메모리는 표준 블룸 필터의 정확히 "카운터 폭"배입니다. 4비트 카운터면 4배입니다.
전송되지 않습니다. 모든 계산은 브라우저 안에서 이뤄지고, 입력값은 이 기기에만 남습니다.
알아두면 좋은 점
- 슬롯 수·최적 해시 개수·오탐률 계산은 이 사이트의 표준 블룸 필터 계산기와 같은 함수를 재사용합니다.
- 오버플로 확률은 최적 해시 개수를 쓴다는 가정 아래 슬롯당 해시 횟수를 평균 ln2인 푸아송분포로 근사한 값입니다.
- 넣지 않은 원소를 삭제하면 다른 원소가 공유하는 카운터가 잘못 줄어들어 누락(있는데 없다고 답함)이 생길 수 있습니다.
- 순수 알고리즘 이론(Fan 외, "Summary Cache", SIGCOMM 1998 / IEEE·ACM ToN 2000)이라 dataExpiry 등록 대상이 아닙니다.
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마지막 검증: 2026년 9월 5일 · 결과는 참고용 추정치입니다.