石家庄新钥匙网站建设,seo是做什么工作内容,网站访问者,百度不收入我的网站了转载自 玻璃猫 程序员小灰两个月之前——为满足用户标签的统计需求#xff0c;小灰利用Mysql设计了如下的表结构#xff0c;每一个维度的标签都对应着Mysql表的一列#xff1a;要想统计所有90后的程序员该怎么做呢#xff1f;用一条求交集的SQL语句即可#xff1a;Select…转载自 玻璃猫 程序员小灰两个月之前——为满足用户标签的统计需求小灰利用Mysql设计了如下的表结构每一个维度的标签都对应着Mysql表的一列要想统计所有90后的程序员该怎么做呢用一条求交集的SQL语句即可Select countdistinct Name as 用户数 from table whare age 90后 and Occupation 程序员 ;要想统计所有使用苹果手机或者00后的用户总合该怎么做用一条求并集的SQL语句即可Select countdistinct Name as 用户数 from table whare Phone 苹果 or age 00后 ;两个月之后—————————————————1. 给定长度是10的bitmap每一个bit位分别对应着从0到9的10个整型数。此时bitmap的所有位都是0。2. 把整型数4存入bitmap对应存储的位置就是下标为4的位置将此bit置为1。3. 把整型数2存入bitmap对应存储的位置就是下标为2的位置将此bit置为1。4. 把整型数1存入bitmap对应存储的位置就是下标为1的位置将此bit置为1。5. 把整型数3存入bitmap对应存储的位置就是下标为3的位置将此bit置为1。要问此时bitmap里存储了哪些元素显然是4,3,2,1一目了然。Bitmap不仅方便查询还可以去除掉重复的整型数。1. 建立用户名和用户ID的映射2. 让每一个标签存储包含此标签的所有用户ID每一个标签都是一个独立的Bitmap。3. 这样实现用户的去重和查询统计就变得一目了然1. 如何查找使用苹果手机的程序员用户2. 如何查找所有男性或者00后的用户一周之后......我们以上一期的用户数据为例用户基本信息如下。按照年龄标签可以划分成90后、00后两个Bitmap用更加形象的表示90后用户的Bitmap如下这时候可以直接求得非90后的用户吗直接进行非运算显然非90后用户实际上只有1个而不是图中得到的8个结果所以不能直接进行非运算。同样是刚才的例子我们给定90后用户的Bitmap再给定一个全量用户的Bitmap。最终要求出的是存在于全量用户但又不存在于90后用户的部分。如何求出呢我们可以使用异或操作即相同位为0不同位为1。25769803776L 11000000000000000000000000000000000B
8589947086L 1000000000000000000011000011001110B1.解析Word0得知当前RLW横跨的空Word数量为0后面有连续3个普通Word。2.计算出当前RLW后方连续普通Word的最大ID是 64 X (0 3) -1 191。3. 由于 191 400003所以新ID必然在下一个RLWWord4之后。4.解析Word4得知当前RLW横跨的空Word数量为6247后面有连续1个普通Word。5.计算出当前RLWWord4后方连续普通Word的最大ID是191 6247 1X64 400063。6.由于400003 400063因此新ID 400003的正确位置就在当前RLWWord4的后方普通Word也就是Word5当中。最终插入结果如下官方说明如下* Though you can set the bits in any order (e.g., set(100), set(10), set(1),* you will typically get better performance if you set the bits in increasing order (e.g., set(1), set(10), set(100)).* * Setting a bit that is larger than any of the current set bit* is a constant time operation. Setting a bit that is smaller than an * already set bit can require time proportional to the compressed* size of the bitmap, as the bitmap may need to be rewritten.几点说明1. 该项目最初的技术选型并非Mysql而是内存数据库hana。本文为了便于理解把最初的存储方案写成了Mysq数据库。1.文中介绍的Bitmap优化方法在一定程度上做了简化源码中的逻辑要复杂得多。比如对于插入数据400003的定位和实际步骤是有出入的。2.如果同学们有兴趣可以亲自去阅读源码甚至是尝试实现自己的Bitmap算法。虽然要花不少时间但这确实是一种很好的学习方法。EWAHCompressedBitmap对应的maven依赖如下
12345dependency groupIdcom.googlecode.javaewah/groupId artifactIdJavaEWAH/artifactId version1.1.0/version/dependency—————END—————
