【转】BitMap索引、倒排索引

最新推荐文章于 2025-06-04 09:05:52 发布
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文章标签： 数据库
原文链接：http://www.cnblogs.com/apeway/p/10812506.html
博客提及Bitmap索引，转载自https://www.cnblogs.com/apeway/p/10812506.html ，主要围绕信息技术领域的数据库索引相关内容。

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Bitmap索引

 

转载于:https://www.cnblogs.com/apeway/p/10812506.html

倒排索引的查询算法及其优化
AI天才研究院
05-29 496
倒排索引的查询算法及其优化 1.背景介绍 1.1 什么是倒排索引 倒排索引(Inverted Index)是一种常用的数据结构,广泛应用于全文搜索引擎和信息检索系统中。它将文档集合中每个单词与出现该单词的文档列表相关联,从而实现快速高效的文本查询。
【Elasticsearch】倒排索引原理
九师兄
07-04 1169
1.概述 转载：elasticsearch 倒排索引原理 本文写的不错。 网上看到的一篇文章，对Lucene的倒排索引是如何执行的，说的比较易懂，就转过来分享下。 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？ 笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。当我们不需要支持快速的更新的
Bitmap索引
09-10
B树索引是数据库中使用最多的索引，在数据量不太大时，它几乎就是索引的代名词。换句话说，在这种环境下，当人们说创建一个索引时，通常指的就是B树索引。当数据量不太大（比如几百万条记录以下）时，B树索引几乎可以非常好地完成所有的工作，直到现在，它依然是数据库中最重要的索引方式。
BitMapIndex，倒排索引原理,B-Tree索引
qq_32736999的博客
11-12 1804
Bitmap索引 时序数据库从抽象语义上来说总体可以概括为两个方面的基本需求，一个方面是存储层面的基本需求：包括LSM写入模型保证写入性能、数据分级存储（最近2小时的数据存储在内存中，最近一天的数据存储在SSD中，一天以后的数据存储在HDD中）保证查询性能以及存储成本、数据按时间分区保证时间线查询性能。另一方面是查询层面的基本需求：包括基本的按时间线进行多个维度的原始数据查询、按时间线在多个维度...
StarRocks 技术解析：深入理解 Bitmap 索引的设计与应用
最新发布
gitblog_00341的博客
06-04 286
StarRocks 技术解析：深入理解 Bitmap 索引的设计与应用 概述 Bitmap 索引是一种高效的数据库索引技术，特别适用于数据仓库和分析型数据库场景。在 StarRocks 中，Bitmap 索引通过位图（bit array）的形式存储数据，每个位对应表中的一行数据，能够显著提升特定查询场景的性能。 Bitmap 索引核心原理 基本概念 Bitmap 索引由一系列位图组成，每个位图对应...
位图索引:原理（BitMap index）——浅显易懂
Joson_cyz的博客
07-22 2406
位图索引:原理（BitMap index）——浅显易懂
BitMap索引性能优于B-Tree
松篁
07-25 204
删除题1中创建的btree和bitmap索引 在status字段上创建bitmap索引 createbitmapINDEX status_bmx on t_btree(status); 执行两次查询 发现了执行了5次cr，扫描路径是bitmap索引 删除此索引 Drop index status_bmx 创建btree索引 执行同样的sql SELECTCOUNT(*)...
BitMap索引
gclhaha的博客
12-15 386
当表中的字段只有几种值的时候，比如要表示性别的时候，如果要再该字段实现高效的统计，此时，用位图索引是最佳的选择。目前较主流的是Oracle支持位图索引。 位图索引的结构类似于b+tree，叶子节点包含指定的位图段 缺点 位图索引锁的力度非常大，当尝试新增或修改一条数据的时候，通常与它在同一条位图的数据操作，都会被锁住。因为某行所在的位置顺序有可能会因为数据的添加或删除而发生改变，所以要将它锁住，...
基于mmap、B+树、RoaringBitMap构建倒排索引
qq_55520324的博客
04-22 1222
​ 在信息检索领域中，倒排索引是一种重要的数据结构，被广泛应用于搜索引擎、文本检索系统等场景中。与传统的索引结构不同，倒排索引以词项为单位，记录了每个词项出现在哪些文档中，从而实现了快速的文档检索。本文将详细说明，基于内存映射（mmap）、B+树和Roaring Bitmap等技术构建倒排索引的方法，并实现一个高效的倒排索引系统。具体来说，倒排索引由两部分组成：词项词典和倒排列表。
Elasticsearch 中为什么选择倒排索引而不选择 B 树索引
2401_85112250的博客
06-25 1022
又是一年求职季，在这里，我为各位准备了一套Java程序员精选高频面试笔试真题，来帮助大家攻下BAT的offer，题目范围从初级的Java基础到高级的分布式架构等等一系列的面试题和答案，用于给大家作为参考以下是部分内容截图Container采用short数组来进行存储，因为每个容器中的元素最大值就是65535，采用2` 个字节进行存储。这种存储方式的特点是随着元素个数的增多，所需空间会一直增大。
Elasticsearch 倒排索引原理
weixin_42767757的博客
12-03 2286
Elasticsearch 倒排索引原理 倒排索引也是索引的一种。索引，本质上就是为了快速检索我们存储的数据。 每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。 对于 MySQL 来说，使用 B+ tree 索引是为了优化已有数据的存储结构，对于不需要快速更新的时候，采用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度，但同时，由于每次更新都需要对 B+ 树进行调整，导致更新比较慢。Elasticsea
bitmap索引的深入研究
cooldatabase
03-30 480
位图（bitmap）索引是另外一种索引类型，它的组织形式与B树索引相同，也是一棵平衡树。与B树索引的区别在于叶子节点里存放索引条目的方式不同。从前面我们知道，B树索引的叶子节点里，对于表里的每个数据行，如果被索引列的值不为空的，则会为该记录行在叶子节点里维护一个对应的索引条目。 而位图索引则不是这样，其叶子节点里存放的索引条目如下图所示。 假设某个表T里所有的记录在列C1上...
使用Bitmap优化倒排索引的存储空间
BASK2311的博客
04-03 759
浅谈索引与搜索 - 掘金 (juejin.cn)。id=1的广告单元的兴趣标签：游泳、射箭、溜冰id=2的广告单元的兴趣标签：游泳id=3的广告单元的兴趣标签：射箭、编程复制代码游泳：1、2射箭：2、3溜冰：1编程：3复制代码很自然我很会用一个Map维护游泳 -> {1, 2}这样一个映射关系，key为string，那么value是什么呢？我们也会很自然想到使用Set存储广告单元的id。复制代码想想这样有什么问题？我们的广告单元的id是Long类型的，如果数据量非常大呢？
4093:倒排索引查询--bitmap并查集
打怪升级
09-01 953
总时间限制:1000ms 内存限制: 131072kB 描述 现在已经对一些文档求出了倒排索引，对于一些词得出了这些词在哪些文档中出现的列表。 要求对于倒排索引实现一些简单的查询，即查询某些词同时出现，或者有些词出现有些词不出现的文档有哪些。 输入 第一行包含一个数N，1 <= N <= 100，表示倒排索引表的数目。 接下来N行，每行第一个数ci，表示这
oracle之bitmap索引
weixin_30565327的博客
03-31 478
oracle常见的索引是BTree索引和Bitmap索引。 BTree索引特点： 默认索引 适合大量增删改查 不能用or操作符 适合高基数的列（即唯一值多） 创建sql：create index lie_idx1 on table(liename); Bitmap索引特点： 做update代价非常高 非常适合or操作符 基数少的列（即重复值多）...
Bitmap index
lxm13613538669的博客
08-10 1541
这是一篇读书笔记，因对 bitmap 技术感兴趣，参考论文和官网资料学习和整理。
位图索引、倒排索引
03-30
### 位图索引与倒排索引的概念 #### 位图索引 位图索引是一种用于高效存储离散值集合的索引结构。它通过一组位向量来表示数据表中的每一行是否满足某个条件。对于每一个唯一的值，都会创建一个对应的位图，其中每一位代表一行记录的状态（0 或 1）。这种设计特别适合于具有少量不同取值的列（如性别、状态等），因为其空间占用较小且查询性能优越[^4]。 例如，在一个员工表格中，“部门”字段只有几个可能的选项（销售部、研发部等），可以为每个部门建立一位图序列。如果某条记录属于特定部门，则对应位置标记为 1；否则为 0。 ```sql -- 创建位图索引示例 (Oracle 数据库语法) CREATE BITMAP INDEX idx_department ON employees(department); ``` #### 倒排索引 倒排索引广泛应用于全文搜索引擎（如 Elasticsearch）以及某些关系型数据库系统中。它的核心思想是构建一张映射表，将关键词与其所在文档列表关联起来。具体来说，每当我们遇到一个新的词项时，就将其作为键存入哈希表或其他快速查找的数据结构里，并把包含此关键字的所有文件 ID 列出来形成链表形式保存下来[^3]。 当用户发起检索请求时，可以根据输入的关键字迅速定位到相关联的一系列资源地址，从而极大地提高了搜索速度和效率。 --- ### 实现上的主要差异 | 特性 | **位图索引** | **倒排索引** | |--------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------| | 应用场景 | 主要针对低基数属性（即仅有有限几种不同的值） | 更适用于高维度或者非结构化数据集，比如文本内容分析 | | 存储方式 | 使用二进制串（bitmaps）表示哪些行匹配给定值 | 记录的是术语及其出现过的文档ID | | 查询优化特点 | 对多条件组合筛选非常有效 | 非常擅长处理涉及大量字符串匹配的任务 | --- ### 性能对比及适用范围 - 如果目标是在高度分组化的数值型字段上执行复杂逻辑运算的话，那么采用位图索引可能是更好的选择因为它能够显著减少 I/O 开销并加快计算过程 [^4]. - 反之, 当面临海量半/无结构性资料(像网页爬虫抓回来的信息)需要频繁做模糊查找的时候就应该考虑引入基于倒排机制的设计方案了 . ---
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