一、Bitmap 索引（Bitmap index）的原理 Bitmap 索引（Bitmap index）为每个列的唯一值分配一个位图（Bit Array），位图中的每一位对应表中的一行数据：若该行包含此唯一值，则位值为 1，否则为 0。例如，性别列（基数为 2，即“男”和“女”）会生成两个位图。查询时，通过位运算（如 AND、OR）快速合并...
不同于Bitmap, BloomFilter适用于高基数列。比如UserID。因为如果创建在低基数的列上,比如”性别“列,则每个Block几乎都会包含所有取值,导致BloomFilter索引失去意义 2.5 Doris BloomFilter使用注意事项 不支持对Tinyint、Float、Double 类型的列建Bloom Filter索引 Bloom Filter索引只对in和=过滤查询有加速效果 如果要...
Bitmap索引支持等值查询和范围查找,支持= , < , <= ,> ,>= 表达式。 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。 重复度过高的列,如:性别,可以建立 bitmap 索引,但不建议单独作为查询条件使用,建议与其他条件共同过滤。
StarRocks 中的 Bitmap 索引是一种特殊的数据库索引，其主要作用是优化查询性能，特别是在处理低基数列（如性别、地区等）和高基数列的过滤查询中表现突出。具体来说，Bitmap 索引通过将数据映射为位图（bit array），每个 bit 对应表中的一个数据行，根据行的值决定 bit 的 0 或 1 状态，从而实现高效的集合...
2.Bitmap索引的创建与实现🔨 2.1 创建Bitmap索引 语法(以Oracle为例): CREATEBITMAPINDEXidx_statusONemployees(status); 解释: idx_status是新建的索引名。 employees是目标表名,status是需要加速查询的列。 数据库会为status列的每个不同值生成一组位图。
二、bitmap索引 位图(bitmap)索引是另外一种索引类型,它的组织形式与B树索引相同,也是一棵平衡树。与B树索引的区别在于叶子节点里存放索引条目的方式不同。从前面我们知道,B树索引的叶子节点里,对于表里的每个数据行,如果被索引列的值不为空的,则会为该记录行在叶子节点里维护一个对应的索引条目。
Bitmap Index模拟说明 假设存在数据表T,有两个数据列A和B,取值如下。 对两个数据列A、B分别建立位图索引:idx_t_bita和idx_t_bitb。两个索引对应的存储逻辑结构如下: Idx_t_bita索引结构,对应的是叶子节点: Idx_t_bitb索引结构,对应的是叶子节点: ...
bitmap 索引的原理bitmap 索引的原理 它将数据的值映射为位向量。每个可能的值都有对应的位。适合具有少量不同值的列。能快速判断某个值是否存在。节省存储空间。索引更新相对复杂。对于大量插入和删除操作不太友好。便于进行集合运算。 提高查询特定值的效率。位的组合反映数据的分布。可以快速进行数据筛选。不适合...
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构建Bitmap索引 上文说到Druid中Bitmap索引是在内存数据异步persist到硬盘文件的时候构建的,那接下来就需要看看表中一行记录过来之后如何分别为每个维度列构建Bitmap索引。 在介绍具体的构建流程之前,需要先说明一个关键的点:每个维度列实际上都会维护一个Bitmap数组:MutableBitmap[],数组大小为每个维度列的可取值多少...