信息查看语句 辅助命令 账户管理 内置函数 聚合函数 位操作函数 字符串函数 条件函数 数学函数 JSON解析函数 类型转换函数 格式转换函数 通用函数 时间和日期函数 BITMAP函数 HLL函数 窗口函数 哈希函数 Baidu 百度智能云文档 目录 2 SQL手册 数据类型 TINYINT数据类型 TINYINT数据类型 长度: 长度为1个字节的有符号整型。 进行查询或使用。 BITMAP 数据类型 BITMAP 数据类型 BITMAP 类型是一个二进制类型。BITMAP 类型只能用于聚合类型的表（Aggregation Table），并且必须指定聚合类型为 BITMAP_UNION。 BITMAP 类型主要用于精确去重场景下，对数据进行预聚合。同时也可以用于如用户画像场景存放用户ID等。 BITMAP 列只能通过配套的 BITMAP 函数进行查询和使用。 testData，并指定列映射关系 5. 导入本地文件 testData，并指定分区，以及最大容许错误率 6. 使用streaming方式导入 7. 导入含有HLL列的表 8. 导入含有 BITMAP 列的表 9. 导入 Json 数据，使用简单模式。即 Json 数据中的字段名即为列名。 表结构为： Json 数据： 导入命令： 10. 导入 Json 数据，使用 jsonpath

Contributor  Github: https://github.com/andyyzh Contents 苏宁如何使用ClickHouse ClickHouse集成Bitmap 用户画像场景实践 2 选择ClickHouse的原因 1. 速度快 2. 特性发布快 3. 软件质量高 4. 物化视图 5. 高基数查询  用户画像场景 -- 标签数据的存储、用户画像查询引擎。 7 Contents 苏宁如何使用ClickHouse ClickHouse集成Bitmap 用户画像场景实践 8 Bitmap位存储和位计算 每个bit位表示一个数字id，对亍40亿个的用户id，只需要40亿bit位， 约477m大小 = （4 * 109 / 8 / 1024 / 1024） 仅存储40亿一个数值也需要477m的空间。也就是说稀疏的Bitmap和稠密的占用空间相 同。通常会使用一种bitmap压缩算法迚行优化。 RoaringBitmap是一种已被业界广泛使用的高效的bitmap压缩算法，使用者包括Spark、 Hive、ElasticSearch、Kylin、Druid、InfluxDB等， 详见：http://roaringbitmap.org/ 通过单个bitmap可以完成精确去重操作

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 8.4.4. NULL status bitmap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 0x02 The Page Inventory Page (PIP). This page keeps track of allocated and free pages using a bitmap where a 1 means the page is free, and a 0 (zero) shows a used page. There may be more than one PIP keeps track of the stat of transactions. Each transaction is represented by a pair of bits in a bitmap. Valid values in these two bits are: 00 this transaction is active. 01 this transaction is in

QueryOptimier Column1 DataNode Column2 Column3 ColumnN Column1 DataNode Column2 Column3 ColumnN bitmap 画像下钻分布式计算引擎 多维 提取 iData大数据分析引擎 分布式多维计算引擎 基于位图索引和行式内容存储 分布式画像引擎 基于位图索引和列式内容存储 多维 分析 跟踪 分析 成本低、命中率高 核心特点 Bitmap Filter Builder Dynamic Bitmap Index Cache Bitmap Index Generator Execute Engine Data Mapper Col- 1 Col- 1 Col… Aggregate Merger Executor-1 Bitmap Filter Builder Dynamic Bitmap Index Cache Bitmap Index Generator Execute Engine Data Mapper Col- 1 Col- 1 Col… Aggregate Merger Executor-2 Bitmap Filter Builder Dynamic Bitmap Index Cache Bitmap Index

不同应用场景，如下图所示： 技术权衡 MOLAP ：通过预计算，提供稳定的切片数据，实现多次查询一次计算，减轻了查询时的计算压力，保证 了查询的稳定性，是“空间换时间”的最佳路径。实现了基于Bitmap的去重算法，支持在不同维度 下去重指标的实时统计，效率较高。 ROLAP ：基于实时的大规模并行计算，对集群的要求较高。MPP引擎的核心是通过将数据分散，以实现 CPU、IO、内存资源的分布，来 大规模汇 总统计，并发能力将面临较大挑战，这取决于集群硬件方面的并行计算能力。传统去重算法需要 大量计算资源，实时的大规模去重指标对CPU、内存都是一个巨大挑战。目前Doris最新版本已经 支持Bitmap算法，配合预计算可以很好地解决去重应用场景。 3 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 IN NER JOIN [shuffle] C t6 ON ((t1.dt = t6.dt) AND (t1.id = t6.id)) where t1.dt in (xxx days); Bitmap 精确去重 Doris之前实现精确去重的方式是现场计算的，实现方法和Spark、MapReduce类似： 对于上图计算PV的SQL，Doris在计算时，会按照下图的方式进行计算，先根据page列和user_id

cluster an index in Greenplum Database 760 Index Types 760 About Bitmap Indexes 761 When to Use Bitmap Indexes 761 When Not to Use Bitmap Indexes 761 Creating an Index 762 Indexes on Expressions 762 optimizer_enable_orderedagg server configuration parameter to true. The Query Optimizer (GPORCA) now supports bitmap scans on partitioned tables that contain both heap and AO partitions. Greenplum 6.20.0 now bundles that support fast searching for similar strings. The pageinspect module now includes support for bitmap indexes as described in the module documentation. If you are currently using the module in a database

cluster an index in Greenplum Database 600 Index Types 601 About Bitmap Indexes 601 When to Use Bitmap Indexes 601 When Not to Use Bitmap Indexes 602 Creating an Index 602 Indexes on Expressions 602 reported an error. 15389 Resolves an issue that caused queries using append-optmimized tables and bitmap indexes to run for a very long time with 100% CPU consumption. 16081 Resolves an issue where pg_ctl required that the predicate be in the form of . GPORCA now selects a more efficient bitmap index plan for both forms of the expression. 15617 Removes unneeded checks for memory allocation

cluster an index in Greenplum Database 571 Index Types 571 About Bitmap Indexes 572 When to Use Bitmap Indexes 572 When Not to Use Bitmap Indexes 573 Creating an Index 573 Indexes on Expressions 573 required that the predicate be in the form of . GPORCA now selects a more efficient bitmap index plan for both forms of the expression. 15617 Removes unneeded checks for memory allocation Resolves an issue where bitmap index creation on heap tables could fail due to out-of- order transaction IDs resulting from sync scans. Sync scans are now disallowed when building bitmap indexes. 32746 :

cluster an index in Greenplum Database 594 Index Types 595 About Bitmap Indexes 595 When to Use Bitmap Indexes 595 When Not to Use Bitmap Indexes 596 Creating an Index 596 Indexes on Expressions 596 Greenplum 6 Documentation VMware, Inc 144 32367, 14122 Resolved memory leaks related to dynamic bitmap scan on column-oriented tables. 32495 Resolved a performance issue that occured when Greenplum Database consumed a large amount of memory when GPORCA planned certain queries that generated a dynamic bitmap scan. 32307 Resolved a problem where GPORCA generated poor query plans because it did not permit

Database 573 Index Types 573 About Bitmap Indexes 573 When to Use Bitmap Indexes 574 VMware Tanzu Greenplum 6 Documentation VMware, Inc 24 When Not to Use Bitmap Indexes 574 Creating an Index 574 tables that had high numbers of partitions. 32367, 14122 Resolved memory leaks related to dynamic bitmap scan on column-oriented tables. 32495 Resolved a performance issue that occured when Greenplum Database consumed a large amount of memory when GPORCA planned certain queries that generated a dynamic bitmap scan. 32307 Resolved a problem where GPORCA generated poor query plans because it did not permit