Bloom filter (phần 1 loạt này) kiểm tra tồn tại rất gọn nhưng không xóa được phần tử và tỉ lệ dương tính giả cố định. Cuckoo filter lưu fingerprint vào một trong hai bucket, đá (kick) khi đầy, nên xóa được và thường chính xác hơn Bloom ở cùng bộ nhớ. Bài này tự cài Cuckoo filter bằng Python, chạy thật: 249.036 phần tử ở load 95%, FPP 0,18%, xóa hoạt động — và đo điểm giao FPP Cuckoo vs Bloom.
Khép lại loạt Cấu trúc dữ liệu xác suất: điểm lại 11 cấu trúc đã học, mỗi cái trả lời một câu hỏi khác nhau, rồi chạy thật cả năm trên CÙNG một luồng 2 triệu sự kiện để so bộ nhớ và sai số với cách 'giữ hết + tính chính xác'. Kết quả đo được: 5 sketch cộng lại chỉ 527 KB thay cho 52 MB — nhỏ hơn ~96 lần, đổi lấy sai số 0,08%–4,57%. Kèm cây quyết định và khi nào KHÔNG nên dùng ước lượng.
Redis không phải chỉ là key-value string — nó có năm kiểu dữ liệu, mỗi kiểu giải một lớp bài toán. Bài này demo thật trong redis-lab cả năm: string/hash/list/set/sorted set, với use case thật (leaderboard bằng sorted set, bạn chung bằng SINTER một lệnh). Rồi đo MEMORY USAGE để thấy đánh đổi: hash 88 byte nhỏ hơn JSON 96 byte, nhưng sorted set tốn 87KB so với set 40KB cho cùng 1000 phần tử — cái giá của khả năng xếp hạng.