用户id，只需要40亿bit位， 约477m大小 = （4 * 109 / 8 / 1024 / 1024） 但是如果使用上述的数据结构存储单独一个较大数值的数字id，会造成空间上的浪费，例如 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 Container  Run Container  Bitmap Container 10 RoaringBitmap原理介绍 11 丌仅数据结构设计精巧，而且还有 很多高效的Bitmap计算函数。 稀疏数据，劢态分配 最大存储：4096元素 最大空间：8KB 连续数据，劢态分配 最大存储：65536元素 最大空间：128KB 稠密数据，固定大小 最大存储：65536元素

的。 对于每一个新创建的分区目录而言，其初始值均为0。之 后,以分区为单位，如果相同分区发生合并动作，则在相 应分区内计数累积加1。 分区目录的合并过程 一级索引 稀疏索引 primary.idx文件内的一级索引采用稀疏索引实现 如果把MergeTree比作是一本书，那么稀 疏索引就好比是这本书的一级章节目录。 一级章节目录不会具体对照到每个字的位 置，只会记录每个章节的起始页码。 以默认的索引粒度(8192)为例，

全球敏捷运维峰会 广州站 ClickHouse 的特点 优点： 1. 数据压缩比高，存储成本相对非常低； 2. 支持常用的SQL语法，写入速度非常快，适用于大量的数据更新； 3. 依赖稀疏索引，列式存储，cpu/内存的充分利用造就了优秀的计算能力， 并且不用考虑左侧原则； 缺点： 1. 不支持事务，没有真正的update/delete； 2. 不支持高并发，可以根据实际情况修改qps相关配置文件；