Xử lí truy vấn trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng phân tán sử dụng bộ lọc Bloom

Mục tiêu của việc xử lí truy vấn cơ sở dữ liệu phân tán là tìm một chiến lược thực thi các truy vấn một cách hợp lí nhằm tối thiểu hóa giá trị hàm chi phí. Chi phí được tính toán ở đây là chi phí theo thao tác xuất/nhập, chi phí CPU và chi phí giao tiếp, trong đó chi phí giao tiếp thông thường là chi phí lớn nhất.

JOURNAL OF SCIENCE OF HNUE Educational Sci., 2015, Vol 60, No 7A, pp 196-203 This paper is available online at http://stdb.hnue.edu.vn DOI: 10.18173/2354-1075.2015-0067 XỬ LÍ TRUY VẤN TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG PHÂN TÁN SỬ DỤNG BỘ LỌC BLOOM Mai Thúy Nga1 , Đoàn Văn Ban2 , Nguyễn Mạnh Hùng3 Khoa Toán Tin, Trường Đại học Thăng Long, Viện Công nghệ Thông tin Học viện Kỹ thuật Quân Tóm tắt Mục tiêu việc xử lí truy vấn sở liệu phân tán tìm chiến lược thực thi truy vấn cách hợp lí nhằm tối thiểu hóa giá trị hàm chi phí Chi phí tính tốn chi phí theo thao tác xuất/nhập, chi phí CPU chi phí giao tiếp, chi phí giao tiếp thơng thường chi phí lớn Xử lí truy vấn hệ Cơ sở liệu hướng đối tượng nảy sinh nhiều vấn đề phức tạp đặc tính hướng đối tượng, tính đóng gói, kế thừa, phân cấp lớp Bài báo trình bày thuật tốn sử dụng lọc Bloom với mục tiêu giảm chi phí giao tiếp trình thực truy vấn sở liệu hướng đối tượng phân tán Từ khóa: Cơ sở liệu hướng đối tượng, sở liệu phân tán, xử lí truy vấn, lọc Bloom Mở đầu Nhiều kết nghiên cứu [1, 2, 3] sở liệu hướng đối tượng (CSDL HĐT) áp dụng với quy mơ lớn nhiều lĩnh vực ứng dụng phức tạp Mơ hình CSDL hướng đối tượng tạo nhằm để tích hợp trực tiếp với ngơn ngữ lập trình hướng đối tượng, ngơn ngữ mà ngày sử dụng phần lớn ứng dụng Hiện tồn số hệ quản trị CSDL hướng đối tượng GEMSTONE, Versant, ObjectStore, Orion, OpenOODB, IRIS, Đặc điểm CSDL hướng đối tượng đóng gói thuộc tính đối tượng thao tác lên đối tượng CSDL HĐT phát triển môi trường mạng tạo thành mơ hình sở liệu hướng đối tượng phân tán (CSDL HĐT PT) Trong CSDL HĐT PT, liệu phân bố số trạm mạng máy tính, ứng dụng phải truy cập, xử lí liệu trạm khác Với đặc trưng công nghệ hướng đối tượng tính đóng gói, kế thừa, phân cấp lớp, vấn đề xử lí truy vấn CSDL HĐT PT phức tạp nhiều so với hệ thống sở liệu quan hệ Một số kết nghiên cứu xử lí truy vấn CSDL HĐT PT [4, 5] Để tối ưu hoá truy vấn phân tán phải hạn chế chi phí truyền tải liệu trạm chi phí thơng thường chi phí lớn Có nhiều thuật tốn lọc để hạn chế liệu truyền có chế lọc lọc Bloom [6] Sử dụng lọc Bloom để xử lí truy vấn phân tán hệ thống sở liệu quan hệ đề cập báo [7, 8] Trong báo cáo thảo luận việc sử dụng lọc Bloom để xử lí truy vấn có biểu thức đường dẫn CSDL HĐT PT nhằm mục đích giảm thiểu chi phí truyền liệu phân tán Ngày nhận bài: 15/7/2015 Ngày nhận đăng: 10/11/2015 Liên hệ: Mai Thúy Nga, e-mail: ngamt@thanglong.edu.vn 196 Xử lí truy vấn sở liệu hướng đối tượng phân tán sử dụng lọc Bloom 2.1 Nội dung nghiên cứu Cơ sở liệu hướng đối tượng phân tán biểu thức đường dẫn 2.1.1 Cơ sở liệu hướng đối tượng phân tán Khái niệm CSDL HĐT đối tượng (object) Đối tượng biểu diễn thực thể có thực hệ thống mơ hình hóa Khác với đối tượng ngơn ngữ lập trình hướng đối tượng tồn thời gian chương trình hoạt động, đối tượng CSDL HĐT mang tính bền vững, bảo tồn chia sẻ với nhiều chương trình, nhiều ứng dụng khác Mỗi đối tượng có định danh tạo hệ thống Các đối tượng thể lớp, hay lớp khuôn mẫu để tạo đối tượng Phân cấp lớp định nghĩa để mối quan hệ lớp khác Lớp cấu trúc đóng gói thuộc tính mơ tả đặc trưng, tính chất đối tượng phương thức (hàm) mô tả hành vi ứng xử đối tượng Các thuộc tính lớp chia thành hai loại: đơn giản phức hợp Thuộc tính đơn giản thuộc tính có miền giá trị kiểu ngun thủy int, long, float, double, boolean, char, string Thuộc tính phức hợp thuộc tính có miền giá trị kiểu nguyên thủy, mà tham chiếu tới đối tượng khác thông qua định danh chúng Các phương thức lớp chia thành hai loại: đơn giản phức hợp Phương thức đơn giản phương thức thực không gọi phương thức khác Phương thức phức hợp phương thức thực gọi phương thức khác lớp phương thức lớp khác CSDL HĐT phát triển môi trường mạng hình thành hệ CSDL hướng đối tượng phân tán Phần lớn hệ quản trị CSDLHĐT PT theo kiến trúc client/server Với đặc trưng mô hình đối tượng, kiến trúc hệ quản trị CSDL HĐT PT thường phức tạp hơn, vấn đề phức tạp cần xem xét [3]: - Các đối tượng đóng gói liệu phương thức, cần xác định đơn vị truyền giao client server Đơn vị trang, đối tượng nhóm đối tượng Đối tượng khơng phải liệu thụ động, cần xét đến vị trí, nơi phương thức đối tượng thực thi - Trong hệ client/server quan hệ, client đơn giản gửi truy vấn đến server, server thực chúng trả kết cho client Điều gọi chuyển gửi chức để xử lí Trong hệ client/server đối tượng, khơng phải cách tốt q trình duyệt qua cấu trúc đối tượng phức hợp chương trình ứng dụng liệu phải chuyển qua bên client Vì liệu nhiều client dùng chung, quản lí đệm lưu trữ (cache) bên client để đảm bảo quán liệu vấn đề quan trọng - Đối tượng thuộc loại phức hợp, nhiều thành phần, có khả phải gửi trước đối tượng thành phần có đối tượng yêu cầu Các hệ client/server thơng thường khơng phải gửi trước liệu, hệ client/server đối tượng phải chọn giải pháp gửi trước liệu Nhóm quản trị CSDL đối tượng (Object Database Management Group – ODMG) đề xuất chuẩn CSDL đối tượng, phiên ODMG 3.0 [9] ODMG 3.0 định nghĩa khái niệm, nghi thức giao tiếp chung hệ CSDL cung cấp đặc tả nhằm hỗ trợ cho hệ quản trị CSDL khả chia sẻ liệu, tính khả chuyển (portable) thao tác truy vấn Chuẩn gồm thành phần: ngôn ngữ định nghĩa đối tượng ODL (Object Definition Language), ngôn ngữ truy vấn liệu OQL (Object Query Language) liên kết với ngơn ngữ lập trình hướng đối tượng 197 Mai Thúy Nga, Đoàn Văn Ban, Nguyễn Mạnh Hùng 2.1.2 Truy vấn có biểu thức đường dẫn Các truy vấn CSDL hướng đối tượng biểu diễn ngôn ngữ OQL, OQL ngôn ngữ mở rộng kế thừa từ ngôn ngữ SQL, ngôn ngữ truy vấn chuẩn CSDL quan hệ Thiết kế OQL dạng hàm, kết truy vấn có kiểu, điều cho phép kết truy vấn lại đầu vào cho truy vấn khác, biểu diễn truy vấn phức tạp Khi thực truy vấn CSDL hướng đối tượng, lớp có thuộc tính phức hợp dẫn dắt truy vấn tới đối tượng lồng theo biểu thức đường dẫn Ví dụ lược đồ sở liệu gồm bốn lớp: CanBoNghienCuu (Cán nghiên cứu), CoQuan (Cơ quan), DiaChi (Địa chỉ), ThanhPho (thành phố) Lớp CanBoNghienCuu có thuộc tính coQuan tập đối tượng lớp CoQuan, lớp CoQuan có thuộc tính diaChi đối tượng lớp DiaChi, lớp DiaChi có thuộc tính thanhPho đối tượng lớp ThanhPho Giả sử truy vấn liệt kê họ tên cán nghiên cứu thành phố Hà Nội viết dạng: select c.hoTen from CanBoNghienCuu as c where c.coQuan.diaChi.thanhPho.ten = ”Hà Nội” Hình Minh hoạ biểu thức đường dẫn c.coQuan.diaChi.thanhPho.ten biểu thức đường dẫn hay gọi nối ẩn Mỗi đối tượng lớp có định danh hệ thống khởi tạo, nối ẩn thực thông qua định danh Biểu thức đường dẫn minh họa hình Biểu thức đường dẫn trị đơn thành phần trị đơn, ngược lại có thành phần trị tập tồn biểu thức trị tập Tối ưu hoá biểu thức đường dẫn mục tiêu xử lí truy vấn 2.2 Bộ lọc Bloom 2.2.1 Cấu trúc lọc Bloom Bộ lọc Bloom giới thiệu [6], cấu trúc liệu xác suất để kiểm tra xem phần tử có nằm tập hợp hay không Cấu trúc lọc Bloom bao gồm: - Một dãy gồm n bit, khởi tạo tất giá trị - Một tập hàm băm h1 , h2 , hk Mỗi hàm băm ánh xạ giá trị khóa vào giá trị khoảng từ đến n, tương ứng bit lọc - Một tập S gồm m giá trị khóa Với giá trị khóa k S: băm với hàm băm, hàm băm thứ i có giá trị hi (k), thiết lập bit thứ hi (k) lọc Bloom thành giá trị Chức lọc Bloom xác định phần tử x có thuộc tập S hay khơng Nó dùng bước tiền xử lí q trình tìm kiếm Nếu sau lọc qua lọc Bloom trả kết 198 Xử lí truy vấn sở liệu hướng đối tượng phân tán sử dụng lọc Bloom “không” khơng cần thực việc tìm kiếm nữa, trả kết “có thể có” thực tìm kiếm Để xác định phần tử x có thuộc tập S hay khơng, tính tốn k giá trị h1 (x), , hk (x) từ x qua k hàm băm Nếu k bit vector n-bit vị trí tương ứng h1 (x), h2 (x), , hk (x) có giá trị x “có thể” có tập S với xác suất đó, cịn cần bit có giá trị khẳng định x khơng thuộc tập S Chúng ta khẳng định x “có thể” thuộc tập S vector bit, bit gán giá trị nhiều lần nhiều phần tử S khởi tạo lọc Chỉ cần bit khẳng định x khơng thuộc S x thuộc S tất k bit tương ứng gán khởi tạo lọc với phần tử x Ví dụ: - Bộ lọc Bloom gồm bit, ban đầu gán giá trị tất bit - Sử dụng hai hàm băm: Hàm thứ h1 (k) lấy giá trị vị trí lẻ (tính từ trái sang) k biểu diễn sang hệ nhị phân, chuyển giá trị thập phân chia dư cho Hàm h2 (k) tương tự lấy giá trị vị trí chẵn - S = {23, 147, 352} - Quá trình xây dựng lọc Bloom minh hoạ Bảng - Nếu x = 15, biểu diễn x nhị phân 1111, h1 (x) = h2 (x) = Tại bit số lọc Bloom giá trị nên x chắn không thuộc S Bước Khởi tạo k = 23 k = 147 k = 352 Bảng Minh hoạ xây dựng lọc Bloom Biểu diễn nhị h1 (k) h2 (k) phân k 10111 10010011 101100000 (9 mod 9) (24 mod 9) Bộ lọc Bloom 000000000 010000010 110001010 110011110 2.2.2 Phân tích sai số Với lọc xảy hai lỗi sau: - Lỗi dương tính sai (false positive): Kiểm tra qua lọc có tìm kiếm thực lại khơng có - Lỗi âm tính sai (false negative): Kiểm tra qua lọc khơng có tìm kiếm thực lại có Với lọc Bloom khơng có khả xảy lỗi false negative mà gặp phải lỗi false positive với xác suất nhỏ Xác suất gặp phải lỗi false positive phụ thuộc vào mật độ bit có giá trị số hàm băm Xác suất để bit ngẫu nhiên mảng n bit gán giá trị hàm băm , xác n xuất để bit khơng gán giá trị (1 − ) Xác suất để bit khơng gán giá trị n k hàm băm (1 − ) k số hàm băm Với m giá trị khóa xác suất để bit n mk có giá trị (1 − ) , xác suất để bit thiết lập thành − (1 − )mk n n 199 Mai Thúy Nga, Đoàn Văn Ban, Nguyễn Mạnh Hùng Xét trình kiểm tra phần tử có nằm tập hợp hay khơng Thuật tốn kiểm tra k vị trí mảng xem chúng có hay khơng, xác suất tất chúng km (1 − [1 − ]mk )k ≈ (1 − e− n )k với n lớn Xác suất không phụ thuộc vào phần tử n kiểm tra nên gọi xác suất false positive Xác xuất false positive giảm xuống chọn giá trị n, k, m thích hợp Giá trị n cần phải lớn so với m, xác xuất cịn giảm n tăng số hàm băm Trong trường hợp tốt nhất, giá trị k tối ưu k = ln 2, xác suất m nin2 minp Nghĩa để false positive cực tiểu hóa theo k p = 2−k = 2− m ⇒ n = − (in2)2 xác suất false positive số cố định, kích thước mảng tuyến tính với số phần tử tập hợp 2.3 Sử dụng lọc Bloom xử lí truy vấn có biểu thức đường dẫn 2.3.1 Mơ tả thuật tốn Chúng ta mơ tả thuật toán sử dụng lọc bloom để xử lí truy vấn có biểu thức đường dẫn hai lớp Giả sử lớp Ci có thuộc tính ak đối tượng lớp Cj , lớp Ci đặt trạm S, lớp Cj đặt trạm R Dễ nhận thấy kích thước đối tượng lớp Cj nhỏ kích thước đối tượng lớp Ci Giả sử có truy vấn chứa biểu thức đường dẫn từ lớp Ci sang lớp Cj Gọi chi phí truyền đơn vị liệu từ trạm S đến trạm R cost(S, R), giả sử chi phí truyền có tính đối xứng, nghĩa cost(S, R) = cost(R, S) Ý tưởng thay truyền tồn đối tượng Cj từ S đến R đề kết hợp với Ci (hoặc ngược lại), lọc số đối tượng Cj mà cần thiết cho việc kết nối với Ci Như khối lượng liệu truyền giảm đáng kể đồng nghĩa với chi phí truyền liệu giảm Cơ chế lọc thực lọc Bloom Có ba trường hợp xảy ra: Truy vấn xảy trạm S (là trạm chứa Ci ), truy vấn xảy trạm R (là trạm chứa Cj ), truy vấn xảy trạm khác S R Chúng ta xét trường hợp Trường hợp 1: Truy vấn trạm S - Xây dựng lọc Bloom cho tất đối tượng thuộc lớp Ci theo giá trị thuộc tính ak , gọi BF (Ci ) - Gửi BF (Ci ) đến R (trạm chứa Cj ), BF (Ci ) sử dụng để lọc đối tượng Cj - Gửi đối tượng Cj mà thỏa mãn điều kiện lọc đến S - Thực việc truy vấn từ đối tượng Ci Cj S Algorithm1 Case1(Ci , Cj , R, S) BF (Ci ) = createBloomFilter(Ci , ak ); send(BF (Ci ), S, R); Cj′ = filter(Cj , BF (Ci )); send(Cj′ , R, S); result = join(Ci , Cj ); return result; Trường hợp 2: Truy vấn trạm R - Xây dựng lọc Bloom cho tất đối tượng thuộc lớp Cj theo giá trị thuộc tính định danh, gọi BF (Cj ) 200 Xử lí truy vấn sở liệu hướng đối tượng phân tán sử dụng lọc Bloom - Gửi BF (Cj ) đến S (trạm chứa Ci ), BF (Cj ) sử dụng để lọc đối tượng Ci - Gửi đối tượng Ci mà thỏa mãn điều kiện lọc đến R - Thực việc truy vấn từ đối tượng Ci Cj R Algorithm2 Case2(Ci , Cj , R, S) BF (Cj ) = createBloomFilter(Ci , oid(Cj )); send(BF (Cj ), R, S); Ci′ = filter(Ci , BF (Ci )); send(Ci′ , S, R); result = join(Ci′ , Cj ); return result; Trường hợp 3: Truy vấn trạm không chứa Ci Cj , giả sử trạm P (P = S, P = R) - So sánh chi phí để truyền đơn vị liệu trường hợp: + (a) cost(S, R) + cost(R, P ) + (b) cost(R, S) + cost(S, P ) + (c) cost(S, P ) + cost(R, P ) - Nếu chi phí nhỏ trường hợp (a), thực bước trường hợp 1, sau truyền kết tử S đến P - Nếu chi phí nhỏ trường hợp (b), thực bước trường hợp 2, sau truyền kết tử R đến P - Nếu chi phí nhỏ trường hợp (c) + Nếu cost(S, P ) ⇐ cost(R, P ) Xây dựng lọc Bloom cho tất đối tượng thuộc lớp Ci theo giá trị thuộc tính ak, gọi BF (Ci ) Gửi BF (Ci ) đến P, từ P gửi tiếp BF (Ci ) đến R BF (Ci ) sử dụng để lọc đối tượng Cj Gửi đối tượng Cj mà thỏa mãn điều kiện lọc từ R đến P , từ P đến S Thực việc truy vấn từ đối tượng Ci Cj S Truyền kết từ S P + Nếu cost(S, P ) > cost(R, P ) Xây dựng lọc Bloom cho tất đối tượng thuộc lớp Cj theo giá trị thuộc tính định danh, gọi BF (Cj ) Gửi BF (Cj ) đến P, từ P gửi tiếp BF (Cj ) đến S BF (Cj ) sử dụng để lọc đối tượng Ci Gửi đối tượng Ci mà thỏa mãn điều kiện lọc từ S đến P , từ P đến R Thực việc truy vấn từ đối tượng Ci Cj R Truyền kết từ R P Algorithm3 Case3(Ci , Cj , R, S, P ) cost1 = cost(S, R) + cost(R, P ) cost2 = cost(R, S) + cost(S, P ) cost3 = cost(S, P ) + cost(R, P ) cost = min(cost1, cost2, cost3) if (min == cost1) { result = case1(Ci , Cj , R, S); 201 Mai Thúy Nga, Đoàn Văn Ban, Nguyễn Mạnh Hùng send(result, S, P ) } if (min == cost2) { result = case2(Ci , Cj , R, S); send(result, R, P ) } if (min == cost3) if (cost(S, P ) ⇒ cost(R, P )) { BF (Ci ) = createBloomFilter(Ci , ak); send(BF (Ci ), S, P ); send(BF (Ci ), P, R); Cj′ = filter(Cj , BF (Ci )); send(Cj′ , R, P ); send(Cj′ , P, S); result = join(Ci , Cj′ ); } else { BF (Cj ) = createBloomFilter(Cj , oid(Cj )); send(BF (Cj ), R, P ); send(BF (Ci ), P, S); Ci′ = filter(Ci , BF (Cj )); send(Ci′ , S, P ); send(Ci′ , P, R); result = join(Ci′ , Cj , R); send(result, R, P ); } 2.3.2 Thảo luận tham số mlnp Khi chọn p (ln2)2 sai số cố định có giá trị đủ bé kích thước lọc Bloom n tuyến tính với số lượng giá trị khóa, trường hợp số lượng đối tượng lớp cần xây dựng lọc Bloom (Ci Cj ) Bộ lọc Bloom xây dựng lần cho lớp sử dụng nhiều lần có nhiều kết nối với lớp khác Khi chi phí giao tiếp đường truyền lớn thuật tốn hiệu giảm cách đáng kể chi phí truyền liệu Chi phí giảm tích chi phí truyền đơn vị liệu tổng kích thước tất đối tượng mà bị loại (khi thử với lọc Bloom) Trong phần 3.2 phân tích sai số có cơng thức n = − Kết luận Bộ lọc Bloom chế để kiểm tra có mặt phần tử tập hợp, với lọc Bloom thay gửi toàn liệu gửi đại diện đến nơi cần kiểm tra Bài báo đề xuất phương pháp sử dụng lọc Bloom để xử lí truy vấn có biểu thức đường dẫn hai lớp Với truy vấn xảy vị trí khác nhau, chúng tơi cố gắng lựa chọn cách truyền liệu mà chi phí truyền thấp 202 Xử lí truy vấn sở liệu hướng đối tượng phân tán sử dụng lọc Bloom Bài báo dừng lại việc xét truy vấn đường dẫn hai lớp, sở để mở rộng cho truy vấn với biểu thức đường dẫn qua nhiều lớp Với biểu thức đường dẫn qua nhiều lớp phải quan tâm đến việc duyệt biểu thức đường dẫn, cách duyệt đơn giản duyệt Hơn để tối ưu hóa truy vấn phải tìm cách tối ưu hóa cục trạm Kết hợp tối ưu hóa cục trạm tối ưu hóa việc truyền liệu hướng nghiên cứu TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] Oscar Nierstrasz and Dennis Tsichritzis, 1986 An object-oriented environment for OIS applications In Proceedings of the 11th international conference on Very Large Data Bases, Vol 11, pp.335-345 David L Spooner, 1986 An object-oriented data management system for mechanical CAD In Proceedings on the 1986 international workshop on Object-oriented database systems (OODS ’86), pp 233-234 Ozsu M T and Valduriez P., 2011 Principles of Distributed Database Systems Third Edition, Springer, New York G Graefe and D Maier, 1988 Query optimization in object-oriented database systems: A prospectus In Lecture notes in computer science on Advances in object-oriented database systems, K R Dittrich (Ed.) Springer-Verlag New York, pp 358-363 Hyeokman Kim, Sukho Lee, 1994 Tree query optimization in distributed object-oriented databases EUROMICRO 94 System Architecture and Integration Proceedings of the 20th EUROMICRO Conference, pp 45-52 Bloom, B H., 1970 Space/time trade-offs in hash coding with allowable errors Commun ACM, vol.13, no 7, pp 422–426 Paraschos Koutris, 2008 Bloom Filters in Distributed Query Execution CSE 544 Project, University of Washington Sukriti Ramesh, Odysseas Papapetrou, Wolf Siberski, 2009 Optimizing Distributed Joins with Bloom Filters Distributed Computing and Internet Technology, vol 5375, pp 145-156 Mark Berler, et al., 1999 The Object Data Standard: ODMG 3.0 Morgan Kaufmann Publishers ABSTRACT Query processing in a distributed Object-oriented database using a Bloom filter The objective of query processing in a distributed database is to find a strategy to execute queries in a way that minimizes the value of the cost function Calculated cost here consists of input cost, CPU cost and communication cost, of which the communication cost is usually the biggest Query processing in an object-oriented database will bring forth more complex problems due to the characteristics of object-orientation, which are packaging, inheritance and class hierarchy This paper presents an algorithm using a Bloom filter to reduce the cost of communication in the process of executing a database query in a distributed object-oriented database Keywords: Object-Oriented Database, Distributed Database, Query Processing, Bloom Filter 203 .. .Xử lí truy vấn sở liệu hướng đối tượng phân tán sử dụng lọc Bloom 2.1 Nội dung nghiên cứu Cơ sở liệu hướng đối tượng phân tán biểu thức đường dẫn 2.1.1 Cơ sở liệu hướng đối tượng phân tán. .. hợp 2: Truy vấn trạm R - Xây dựng lọc Bloom cho tất đối tượng thuộc lớp Cj theo giá trị thuộc tính định danh, gọi BF (Cj ) 200 Xử lí truy vấn sở liệu hướng đối tượng phân tán sử dụng lọc Bloom. .. thuộc tập S hay khơng Nó dùng bước tiền xử lí q trình tìm kiếm Nếu sau lọc qua lọc Bloom trả kết 198 Xử lí truy vấn sở liệu hướng đối tượng phân tán sử dụng lọc Bloom “khơng” khơng cần thực việc tìm