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bitmap位图索引技术占用的存储空间_bitmap位图

2、位图索引出马 如果用户查询的列的基数非常的小, 即只有的几个固定值,如性别、婚姻状况、行政区等等。要为这些基数值比较小的列建索引,就需要建立位图索引。...RowId 1 2 3 4 5 … 男 1 0 1 0 0 … and 未婚 0 0 1 0 1 … 结果 0 0 1 0 0 … 3、位图索引的适用场景 BitMap索引适用场景 建在值重复度高的列上...类似这种场景,如果在每个查询条件列上都建立了bitmap索引,则数据库可以进行高效的bit运算,精确定位到需要的数据,减少磁盘IO。并且筛选出的结果集越小,bitmap索引的优势越明显。...但是在这些列上创建 20 个 bitmap 索引,那么所有的查询都可以应用到索引。 BitMap索引不适用场景 值重复度低的列,如:身份证号、手机号码等。...这个时候有人会说使用位图索引,因为busy只有两个值。好,我们使用位图索引索引busy字段!

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位图索引(bitmap index)

位图索引基本概念 位图:位(bit)的一个简单数组,比如 001010,这个位数就是 6。...位图索引:假如建立在一个表的列 A 上,对属性 A 中的每一个可能取值都建立位图位图的位数和数据量相等。...位图的生成方法:如果编号为 i 的记录在属性 A 上的值为 v_j,则 v_j 位图的第 i 位为1,否则为0。 实际例子 我们为性别字段建立位图索引,性别有 3 种取值,分别建立位图索引。...将两个位图进行 and 操作后直接统计 1 的个数,避免了原始数据查询,这是位图索引最快的查询。 实现方式 简单版:用 for 循环来操作两个位图,一个一个位计算。...因为 bit 有 0/1 两种取值,如果属性也只有两种取值的话,就不需要对每一种取值建立一个位图了,用一个位图就够了,另一个取值将位图取反就可以得到。

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位图bitmap的改进版:Roaring Bitmap

定义咆哮位图,是一种压缩位图,是对bitmap的改进,除了使用bitmap存储数据,还使用了array等数据结构,以达到压缩的目的。...和bitmap的区别比bitmap更节省内存空间:把32位分为2^16个容器,只为用到的容器分配空间,解决了稀疏数据浪费空间的问题。...每个容器根据数据的稠密情况使用array或bitmap数据结构,节省了每个容器占用的内存空间。比bitmap性能更高:因为不会开辟大量不用的内存,参与计算的内存块比较少,提升计算速度。...作用解决bitmap统计大数据尤其是稀疏数据浪费内存空间的问题;解决bitmap内存空间无法收缩的问题:存储容器的array和ArrayContainer都是数组,支持清空和移除元素,但其空间释按照语言自身的...无法统计4字节以上的数字,如64位的数字,可以使用Roaring64Bitmap或Roaring64NavigableMap。

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Flash 矢量图和位图性能对比 导出为位图缓存为位图 export as bitmap cache as bitmap

另外,这里想补充2点,第一个是关于为什么位图是否带AS链接的区别;第二个是导出为位图和缓存为位图的区别。 1、首先看看这里位图指的是怎么样的场景: ? ? ?...不带AS链接,子节点是一个flash.display.Shape 带AS链接,子节点是一个flash.display.Bitmap 我的理解是: 不带AS链接,编译器认为这个位图不会再重复使用,为了保持矢量作风...(Flash喜欢矢量),把位图分离填充到Shape中。...如果导出了AS链接,那么编译器会知道日后还会实例化(new)这个BitmapData,所以就生成为Bitmap 2、在测试过程中,尝试了一下“导出为位图”和“缓存为位图”。...也许这又回到了第一个问题上,虽然导出了位图,但这个位图还是被分离到Shape里边了。 简单结论:导出为位图无效。。。  如果大家有更好的见解,请不妨留言

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浪客剑心:位图Bitmap算法分析

看了一篇文章《一道腾讯前端试题,谁来试试身手》,正好以前了解过位图法,确实不错。位图法适用于大规模数据,但数据状态又不是很多的情况。...位图法网上资料比较少,我在百科找到了对它的描述 位图法比较适合于如下这种情况,它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组,然后再次扫描原数,遇到几就给新数组的第几位置上1,如遇到...这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。它的运算次数最坏的情况为2N。如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。  ...以上测试,总时间约为:51291.2996MS 位图法测试 class Program { static void Main(string[] args)...Bitmap可以考虑。。

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大量数据去重bitMap位图解决方案

数据去重bitMap位图解决方案 一个32g的内存操作系统,在20亿个整数,找出某个数x是否存在其中 - 方式一:假设是java int占4个字节,1个字节=8位(1byte=8bit)一个int...【数值类型】的海量数据进行查询统计、排序、去重 和 对两个集合做交集、并集运算 bitmap在数据连续的时候,非常节省空间,但是在数据稀疏的时候,会有极大的浪费 缺点 数据碰撞: 字符串映射到 bitmap...数据结构,每个用户id占用空间只占用1位 领过的用户把user_id加入bitmap中,下次如果再次领取的查询是否重复领取 Redis的bitmap Redis中提供的BitMap命令:setbit,getbit...^61 Byte= 2048 PB 所以Bitmap位图出现的问题 好处:空间复杂度不随原始集合内元素的个数增加而增加 坏处:空间复杂度随集合内【最大元素】增大而线性增大 什么是布隆过滤器 1970...位图,布隆过滤器适合更多类型元素,通过hash值转换 原理 将元素添加到一个bitmap数组中,每个散列函数将元素映射到bitmap数组中的一个位置 如果该位置已经被占用,则将该位置置为

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基于Redis的Bitmap位图配合前端组件实现用户签到功能

而使用Redis的Bitmap位图,主要是对资源的利用比较小,接下来就来详解一下啦。为什么使用位图位图,其实就是基于位的映射。...BitMap 的基本原理就是用一个bit 位来存放某种状态,适用于大规模数据,但数据状态又不是很多的情况。通常是用来判断某个数据存不存在的。...而签到的信息,我们使用日期工具包构建用户的签到结果集合key,并设置Bitmap数值。...当然,我们使用Bitmap进行数据存储,就需要判断签到月份有几个天数,进而生成Bitmap类型的String(Redis内,Bitmap本质使用String进行存储),所以在DateUtil工具包内追加...其实Bitmap位图,在布隆过滤器里用的更频繁,有机会也和大家分享一下。

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ClickHouse SQL 语法基础极简教程 + bitmap 位图数据类型的使用实例

ClickHouse SQL 语法基础极简教程 + bitmap 位图数据类型的使用实例 查看所有数据库 SELECT * FROM system.databases; 创建数据库 create database...; select * from circle_db.base_user; 常用位图函数 1.无符号整数构建位图对象 select bitmapBuild([1,2,3,4,5]) as res; 2....]))) as res; /* ┌─res───────┐ │ [3,4,5,6] │ └───────────┘ */ 9.bitmapOr 两个位图进行或操作,返回一个新位图对象 =》 取并集...]))) as res; /* ┌─res───────┐ │ [1,2,7,8] │ └───────────┘ */ 11.bitmapAndnot 计算两个位图的差异,返回一个新的位图对象 =...])) AS res; 18.bitmapAndnotCardinality 位图和非标准性, 计算两个位图的差异,返回结果位图的基数:2 SELECT bitmapAndnotCardinality(

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从一道高大上的面试题来学习位图算法BitMap

这时候就有必要学习一下位图法(BitMap)了。...1、什么是位图算法 1.1 基本思想 BitMap的核心思想就是用一个bit位来记录0和1两种状态,将具体数据映射到比特数组的具体某一位上,这个bit位设置为0表示该数不存在,设置为1表示该数存在。...那么位图算法有没有一些对应的开源实现呢?毕竟自己写肯定不如大神写的好啊,答案是有。...3、BitMap的应用 由以上内容可得知,在数据量越大的情况下,BitMap节省空间的效果就越显著。所以BitMap很适合用来进行大量数据的排序、去重、查找,包括在线活跃用户的统计,用户签到等。...6、总结 本文从一道面试题入手,学习了位图BitMap算法,了解了它的原理已经对它进行了简单的实现,同时列举了BitMap的一些使用场景,最后回到面试题,讲解了如何利用BitMap和外排序进行解决。

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BitMap

---- 面试题海量数据处理经常出现BitMap,所以记一下笔记 1....BitMap BitMap也称为位图,其原理和布隆过滤器类似,其基本原理都是使用位数组及其下标来表示某些元素是否存在,其在处理大量数据的排序、查询、去重,以及在用户群做交集和并集运算的时候也有极大的便利...假如我们要将 {5,6,1,10} 进行排序,利用位图思想的话:(这里并不是真实原理,是个假设) 遍历找出或预计最大元素值 然后创建最大元素值大小的位数组(比如上例就创建大小为10的位数组) 最后遍历数据...其时间复杂度为O(N),比一般的排序算法都快 且空间利用率高,在普通情况下10亿个整数占用空间3.8G,而位图占用120MB左右 2....bitmap = new BitMap(100); bitmap.add(10); System.out.println("是否存在10:"+ bitmap.contain

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