可以使用布谷鸟过滤器（Sparce Bloom Filter）来解决这个问题。

布谷鸟过滤器是一种基于Bloom Filter的优化数据结构，它的查询速度比Bloom Filter还要快，同时也能够解决Bloom Filter中出现较多误判的问题。而且与Cuckoo Filter相比，它的空间占用也更小，更适合处理数字类型的数据。

下面介绍一下Python中如何使用布谷鸟过滤器：

安装python-bloomfilter库：

pip install python-bloomfilter

导入相应的库：

from pybloomfilter import BloomFilter
import hashlib

创建一个布谷鸟过滤器，并设定缓存大小：

bloom = BloomFilter(capacity=100000, error_rate=0.001)

将待检索数据插入布谷鸟过滤器中：

value = "12345"
hash_value_1 = hashlib.md5(value.encode('utf8')).hexdigest()
hash_value_2 = hashlib.sha256(value.encode('utf8')).hexdigest()
bloom.add(hash_value_1)
bloom.add(hash_value_2)

判断一个值是否在布谷鸟过滤器中：

value_to_check = "abcd"
hash_value_1 = hashlib.md5(value_to_check.encode('utf8')).hexdigest()
hash_value_2 = hashlib.sha256(value_to_check.encode('utf8')).hexdigest()

if hash_value_1 in bloom and hash_value_2 in bloom:
    print("{} in bloom filter".format(value_to_check))
else:
    print("{} not in bloom filter".format(value_to_check))