키 에 대한 kvset 에 블룸 필터 를 유지 하 는 KVS 트리 에 이용 가능 한 추정 된 가비지 메트 릭 의 다른 변형 예 는 블룸 필터 가비지 메트 릭 이 다 . 위 에서 언급 한 바 와 같이 KVS 트리 의 일례 에서 , 주어진 kvset 는 kvset 가 주어진 키 를 포함 할 수 있 는지 여부 를 효율 적 으로 결정 하 기 위해 블룸 필터 를 포함 하 고 , 여기 서 kvset 에서 각각 의 키 에 대해 kvset 에 대한 블룸 필터 에 하나 의 엔트리 가 있 다 . 이러 한 블룸 필터 는 KVS 트리 에서 지정 된 노드 에 대한 가비지 메트 릭 을 추정 하 는 데 사용 될 수 있 다 . KVS 트리 의 특정 노드 에 대해 문헌 ( Papapetrou , Odysseas , et al . , Cardinality Estimation and Dynamic Length Adaptation for Bloom Filters , Distributed and Parallel Databases , 201 ) 에 논의 된 바 와 같 은 기술 이 노드 를 포함 하 는 kvset 에서 블룸 필터 에 의해 표현 되 는 키 세트 의 교차점 의 카디널 리티 ( cardinality ) 를 근사 화 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 이 근사 화 된 값 은 본 명세서 에서 노드 의 블룸 추정 된 카디널 리티 라고 지칭 된다 .