Roaring BitMap在进行数据存储时,会先根据高16位找到对应的索引key(二分查找),低16位作为key对应的value,先通过key检查对应的container容器,如果发现container不存在的话,就先创建一个key和对应的container,否则直接将低16位存储到对应的container中。 Roaring BitMap的精妙之处在于使用不同类型的container,接下来将对其...
一般来说,Roaring bitmap总是比WAH和Concise更快。在两个数据集(CENSUS1881和WIKILEAKS)上,Roaring bitmap比BitSet快,同时使用更少的内存(少40个)。在另外两个数据集上,BitSet的速度是Roaring bitmap的两倍多,但它也使用了三倍的内存。当比较BitSet和Roaring bitmap的速度时,可以考虑Roaring bitmap预先计算块级别...
图1 Hologres基于RoaringBitmap计算pv uv流程 1.创建相关基础表 1）使用RoaringBitmap前需要创建RoaringBitmap extention，语法如下，同时该功能需要Hologres 0.10版本。CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS roaringbitmap;2）创建表ods_app为明细源表，存放用户每天大量的明细数据 （按天分区），其DDL如下：BEGIN;CREATE ...
Roaring Bitmap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。
roaringbitmap属于是位图的一个进化,即压缩位图,不过在roaringbitmap中不只包含bitmap这一种数据结构,而是包涵了多种存储的方式,以此来达到压缩位图的目的,具体的存储方式下面会讲到。 那么roaringbitmap有什么用呢? 在实际的业务当中我们可以使用roaringbitmap来存储用户的属性标签,增删改查这些属性标签等,以及根据这些...
代码来简单的模拟实现压缩Bitmap 1、先创建一个类累存储单个的Bitmap publicclassArrayContainer{publicchar[] values;publicArrayContainer(intinitialCapacity){this.values =newchar[initialCapacity]; } } 2、实现压缩Bitmap的逻辑 publicclassCompressedBitmap{publicstaticfinalcharY=1;publicstaticfinalcharN=0;publicst...
Roaring Bitmap是一种高效的数据结构,与Bitmap相比,具备更高的处理性能且占用更少的内存空间。适合集合操作(交集、并集和差集)、去重等计算场景,常用于用户画像、个性化推荐、精准营销等业务场景。 背景信息 位图(BitMap)是一种常用的数据结构,位图为每个列所有可能的值创建一个单独的0和1的系列,每个位(bit)对应一...
下文将分别介绍 BitMap 和 Roaring BitMap 的原理及其相关应用。 二、BitMap原理 BitMap的基本思想就是用bit位来标记某个元素对应的value,而key就是这个元素。 例如,在下图中,是一个字节代表的8位,下标为1,2,4,6的bit位的值为1,则该字节表示{1,2,4,6}这几个数。
主体思想(T+1):把上一天的所有数据根据最大的查询维度聚合出的uid结果放入RoaringBitmap中,把RoaringBitmap和查询维度存放在聚合结果表(每天百万条)。之后查询时,利用Hologres强大的列存计算直接按照查询维度去查询聚合结果表,对其中关键的RoaringBitmap字段做or运算进行去重后并统计基数,即可得出对应用户数UV,count条数...
publicclassRoaringBitmap{// 内部结构定义privateMap<Integer,BitSet>containers;publicRoaringBitmap(){containers=newHashMap<>();// 使用HashMap存储不同区间的BitSet}} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 上面的代码创建了一个Roaring Bitmap类,并用HashMap存储不同区间的BitSet。