位图可以通过两种方式构建。第一种方式是通过聚合函数 groupBitmap 与-State 进行构建,另一种方式是从数组对象构建位图。bitmapBuild从无符号整数数组构建位图。语法bitmapBuild(array)参数array– 无符号整数数组。示例SELECT bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5]) AS res, toTypeName(res);...
--9.bitmapTransform(bitmap, from_array, to_array) --将bitmap中的元素进行转换,将存在于from_array的元素,一次转换成to_array的对应元素。 SELECTbitmapToArray(bitmapTransform(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]),cast([5,999,2]asArray(UInt32)),cast([2,888,20]asArray(...
select bitmapToArray(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5])) as result 1. (三)位图对象的属性 1.bitmapContains 检查位图是否包含指定元素 bitmapContains(haystack, needle) 注: haystack – 位图对象 needle – 元素,类型UInt32 select bitmapContains(bitmapBuild([1,5,7,9]), toUInt32(9)) as resul...
SELECT arrayJoin(bitmapToArray(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5]))) AS uid ┌─uid─┐ │ 1 │ │ 2 │ │ 3 │ │ 4 │ │ 5 │ └─────┘ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. groupBitmapState→ 聚合函数,可将id列值压缩bitmap ...
function, then return bitmap object. eg: groupBitmapOr -> groupBitmapOrState--bitmap聚合之后计算基数selecttag_name, groupBitmapOr(ids)ascntfromtag_audiencegroupbytag_name;--bitmap聚合之后返回新的bitmapselecttag_name, arraySort(bitmapToArray(groupBitmapOrState(ids)))fromtag_audiencegroupbytag...
bitmapAnd、bitmapOr、bitmapXor:分别用于执行bitmap的交集、并集、异或运算。 bitmapToArray:将bitmap转换为数组形式,便于查看结果。 4. 实践使用bitmap进行人群圈选的示例查询 假设我们有一个存储用户标签数据的表user_tags,其结构如下: sql CREATE TABLE user_tags ( user_id UInt64, tag String, tag_value...
ClickHouse位图bitmap函数在数据分析及开发中应用十分广泛,Bitmap函数相对略微复杂。Bitmap是大数据里面常见的数据结构,简单来说就是按位存储,为了解决在去重场景里面大数据量存储问题
ClickHouse实现了大量的BitMap的函数,获取属性,集合运算等。包括但不限于:(所有函数可参照官网介绍) bitmapToArray(bitmap) 将位图转换为整数数组 bitmapSubsetInRange(bitmap, range_start, range_end) 将位图指定范围(不含range_end)转换为另一个位图。
这一步通常通过编写SQL查询语句实现,将Hive表中的数据聚合后插入到ClickHouse的Bitmap表中。 4. 标签圈选 当用户画像系统需要进行标签圈选时,可以通过执行SQL查询语句来实现。例如,要查询同时满足“男性”和“江苏省”两个标签的用户ID集合,可以执行以下SQL语句: SELECT bitmapToArray(bitmapAnd( (SELECT user_ids...
在ClickHouse中,bitmap函数非常适合实现用户去重,用户访问、用户活跃、用户存留等场景的人群计算。 示例使用场景包括: 创建Bitmap: 如果我们已经有了用户ID的列表,我们可以使用bitmapBuild()函数创建一个Bitmap.SELECT bitmapBuild(array[1, 2, 3, 4, 5]) as users; 合并Bitmap: 如果我们有多个Bitmap,并且希望...