Bitmap算法应用实例(转)

本文介绍了如何使用SQL语句进行用户统计,包括求交集和并集操作,并提出了Bitmap算法来解决大量查询条件下的性能问题。

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关于数据库查询工作,例如有如下数据库表

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 count(distinct 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 count(distinct Name) as 用户数 from table whare Phone = '苹果' or age = '00后' ;

 

可是如果后面查询条件有上千条呢?查询性能必然跟不上。Bitmap算法开始登场!

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:

 

Bitmap在做交集和并集运算的时候也有极大的便利性。

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?

 

转载于:https://www.cnblogs.com/gczr/p/7358813.html

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