基于不同的属性，例如速度，成本和易用性(作为开发人员)等，以下信息表示将内容存储在计算机中的不同方式。
Tape------->HDD------->SSD------->Memory
这意味着内存比SSD快于SSD，比HDD快于Tape，并且在成本和开发人员易用性方面也是如此。
存储及其局限性
现在，让我们在开发人员的上下文中讨论该方案。如果我们想在内存中存储一些东西，那么我们可以使用Set(当然可以使用其他内存数据结构，例如Arrays，List，Map等)，如果我们想在SSD上存储一些数据，我们可以使用诸如关系数据库或弹性搜索之类的工具。同样，对于硬盘驱动器(HDD)，我们可以使用Hadoop(HDFS)。
现在假设我们要使用确定性的内存中数据结构将数据存储在内存中，但是问题在于，服务器上的内存量以GB或TB表示小于SSD，并且SSD的内存可能小于硬盘(HDD)，并且还应该记住，确定性数据结构是好的并且易于使用，但是就消耗内存而言，这些数据结构效率不高。
HDD<-------SSD<-------Memory //Storage per node
现在的问题是，我们如何在内存端做更多的事情，而消耗更少的内存呢?
HDD-------SSD-------Memory
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How can we do more stuff here?
因此，这里是概率数据结构出现的地方，它可以完成与确定性数据结构几乎相同的工作，但所需的内存却少得多。
确定性与概率数据结构
作为一名IT专业人员，我们可能遇到过许多确定性数据结构，例如Array，List，Set，HashTable，HashSet等。这些内存数据结构是最典型的数据结构，在该数据结构上进行各种操作(如插入，查找和查找)。删除可以使用特定的键值执行。作为运算的结果，我们得到的是确定性(准确)的结果。但这不是概率数据结构的情况，此处的运算结果可能是概率的(可能无法给出确定的答案，总会带来近似结果)，因此被称为概率数据结构。我们将在接下来的部分中看到并证明这一点。但是现在，让我们深入了解其定义，类型和用途。
它是如何工作的?
概率数据结构适用于大型数据集，我们要执行一些操作，例如在给定的数据集中查找某些唯一项，或者可能正在查找最频繁的项，或者是否存在某些项。为了进行这样的操作，概率数据结构使用越来越多的哈希函数来随机化并表示一组数据。
The more number of hash function the more accurate result.
要记住的事情
确定性数据结构还可以执行概率性数据结构执行的所有操作，但仅对低数据集有效。如前所述，如果数据集太大而无法容纳到内存中，那么确定性数据结构将失败并且根本不可行。同样在流传输应用程序中，需要一次性处理数据并执行增量更新的情况下，使用确定性数据结构进行管理非常困难。
用例
- 分析大数据集
- 统计分析
- 挖掘兆兆字节的数据集等
流行的概率数据结构
- 布隆过滤器
- 最小计数
- 超级日志