在讀取路徑中，cassandra將磁碟（sstables）中的資料與ram（memtables）中的資料合併。
為了避免為每個sstable資料檔案檢查所請求的分割槽，cassandra採用了一種稱為bloom過濾器的資料結構。
bloom過濾器是一種概率資料結構，允許cassandra確定兩種可能狀態之一： - 資料肯定不存在於給定檔案中，或 - 資料可能存在於給定檔案中。
雖然bloom過濾器不能保證資料存在於給定的sstable中，但是通過消耗更多的ram來使bloom過濾器更準確。
運算子有機會通過將bloom_filter_fp_chance調整為0到1之間的浮點來調整每個表的此行為。
對於使用水平壓縮策略（leveledcompactionstrategy）的表，bloom_filter_fp_chance的預設值為0.1，對於所有其他情況，預設值為0.01。
bloom過濾器儲存在ram中，但儲存為非堆，因此，操作員在選擇最大堆大小時不應考慮bloom過濾器。
隨著精度提高（當bloom_filter_fp_chance接近0時），記憶體使用非線性增加，bloom_filter_fp_chance = 0.01的bloom過濾器將需要大約是與bloom_filter_fp_chance = 0.1相同的表的三倍的記憶體。
bloom_filter_fp_chance的典型值通常在0.01（1％）到0.1（10％）的假陽性機率之間，cassandra為了發現一條資料可能掃瞄一行的sstable。
引數應根據用例調整：
bloom過濾器假陽性機會在describe table輸出中作為欄位bloom_filter_fp_chance可見。
運算子可以使用alter table語句更改該值：
alter table keyspace.table with bloom_filter_fp_chance=0.01
但是，操作員應該注意，此更改不是立即的：bloom過濾器是在寫入檔案時計算的，並作為sstable的filter元件保留在磁碟上。
在發出alter table語句時，磁碟上的新檔案將使用新的bloom_filter_fp_chance寫入，但現有的sstables將不會被修改，直到它們被壓縮。 如果操作員需要更改的bloom_filter_fp_chance立即生效，他們可以使用
nodetool scrub或nodetool upgradesstables -a
觸發sstable重寫
，兩者都將重建磁碟上的sstables，在進度中重新生成bloom過濾器。
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