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上只具有三个值：01、02
之间，如：职业、地市等。重复度过低，则空间效率和性能会大大降低。特定类型的查询例如 COUNT, OR, AND 等逻辑操作因为只需要进行位运
1、btree 索引
通过建表t1 object_id的值没有重复值，而t2 表的object_id的值重复率很高
通过实验在t1，t2表的object_id列建立普通索引，来证明普通索引列比较适合列的重复值比较低的列
优点：适合键值重复率较低的字段上使用
那么有个B-tree索引我们就像翻书目录一样，直接定位rowid立刻就找到了我们想要的数据，实质减少了I/O操作就提高速度，
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2024-04-02 12:31:25
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在Oracle中，索引基本分为以下几种：B*Tree索引，反向索引，降序索引，位图索引，函数索引，interMedia全文索引等，其中最常用的是B*Tree索引和Bitmap索引。(1)、与索引相关视图查询DBA_INDEXES视图可得到表中所有索引的列表；访问USER_IND_COLUMNS视图可得到一个给定表中被索引的特定列。(2)、组合索引概念当某个索引包含有多个已索引的列时，称这个索引为组
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2024-04-22 14:42:09
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1. 发现哪个index碎片较多，需要对索引进行rebuild的语句 2. 对索引进行rebuild的语句，特别对于那些24X7的应用，大家都是如何对大表的索引进行rebuild. oracle 索引重建 何时需要重建 ： 1.move表以后才考虑重建（索引失效） 2.对数据进行大量清理，对经常增删的表需要进行定时重建 3.修改索引所在的表空间 1. 如
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2024-04-26 15:25:43
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# Java Doris Bitmap 存储实现指南
在大数据分析领域中，Bitmap 是一种高效的逻辑数据结构，适用于处理需要高性能检索的场景。Doris 是一个高度灵活的分析型数据库，支持各种输入格式和数据处理方式，本文将在此背景下探讨如何使用 Java 实现 Doris 的 Bitmap 存储。
## 整体流程
下面是实现“Java Doris Bitmap 存储”的步骤流程，可帮助您
DML DDL DCL DBA这几个缩写都是关于数据库的,最近在看所以就记录下来; 首先前三个 DML DDL DCL 是对于sql语句类型的分类:DML :Data Manipulation Language 数据操作语言DML用于查询修改数据记录,也就是关于数据库CRUD的sql;INSERT 插入
UPDATE 修改
DELETE 删除
SELECT 查询DDL:Data Definitio
索引的原理及索引建立的注意事项 聚集索引，数据实际上是按顺序存储的，数据页就在索引页上。就好像参考手册将所有主题按顺序编排一样。一旦找到了所要搜索的数据，就完成了这次搜索，对于非聚集索引，索引是安全独立于数据本身结构的，在索引中找到了寻找的数据，然后通过指针定位到实际的数据。 SQL Server中的索引使用标准的B-树来存储他们的信息，如下图所示，B-树
博客内容1.索引数据结构红黑树, Hash, B+树详解 2.索引是怎样支撑千万级表的快速查找 3.如何基于索引B+树精准建立高性能索引 4.联合索引底层数据结构又是怎样的 5.MySQL索引优化最佳实践索引底层原理什么是索引?索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构索引数据结构有哪些二叉树红黑树Hash表B-Treeselect * from t where t.col2 = 89;当
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2024-07-18 21:46:18
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小知识在实际项目中，我们经常需要聚合统计，比如统计一个年龄在20-30，喜欢看技术书籍，喜欢听音乐，喜欢宅在家的程序员等等一系列标签的用户。 如果使用mysql求并集，首先语句随着标签变长而变长，其次聚合，分组，去重严重影响语句性能。这种情况如何解决？比如现在比较火的面试题，在10亿整数中找出100个重复的数，或者任意给定一个整数，判断是否在这个10亿数中。bitMap原理bitMap就是使用bi
ZoneMap 索引是在列存格式上，对每一列自动维护的索引信息，包括 Min/Max，null 值个数等等。在数据查询时，会根据范。
一.B-Tree索引: 1. 选项择索引字段的原则: l 在WHERE子句中最频繁使用的字段 l &n
5 附表（索引什么时候不工作） 首先要声明两个知识点： （1）RBO&CBO。 Oracle有两种执行优化器，一种是RBO(Rule Based Optimizer)基于规则的优化器，这种优化器是基于sql语句写法选择执行路径的；另一种是CBO（Cost Based Optimize
索引底层数据结构与算法系列文章目录索引索引结构为什么选择Btree或者B+ tree磁盘存取原理知识扩展打开一个word文档会经历哪些过程Java程序操作（增删改查）数据库数据的简易图磁盘存取原理Hash描述B树描述特点B+ 树描述特点B树和B+树的对比两种搜索引擎对比MyISAM主键索引实现InnoDB索引实现主键索引（聚集索引）非主键索引（二级索引，辅助索引，也是非聚集索引）索引最左前缀原理
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2024-10-15 19:40:10
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（下面是转发）数据库表A有十万条记录，查询速度本来还可以，但导入一千条数据后，问题出现了。当选择的数据在原十万条记录之间时，速度还是挺快的；但当选择的数据在这一千条数据之间时，速度变得奇慢。凭经验，这是索引碎片问题。检查索引碎片DBCC SHOWCONTIG(表)，得到如下结果：DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'A' 表...表: 'A'（884198200）；索引 ID:
目录概念引入bitset类bitset的构造下标访问 operator[]返回bit位值 test设置比特位 set重置比特位 reset计算元素数量 size/count翻转位 flip测试bitset对象中是否已有bite位被set —— any，none,allbitset的运算符重载自己实现一个bitsetset reset test flipcountnone any all应用100
一、索引在之前，我对索引有以下的认知：索引可以加快数据库的检索速度；表经常进行INSERT/UPDATE/DELETE操作就不要建立索引了，换言之：索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速度；索引需要占物理和数据空间；了解过索引的最左匹配原则；知道索引的分类：聚集索引和非聚集索引；Mysql支持Hash索引和B+树索引两种；看起来好像啥都知道，但面试让你说的时候可能就GG了：使用索引为什么可以加快
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2024-10-23 16:27:16
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现在的手机像素都比较高，所以拍照后的照片体积都比较大，处理起来会占用比较多的内存，如果处理不当，回收不及时，那么很容易发生OOM的问题，之前也写过类似的文章，现在再来写一下。一般解决大图片OOM的问题，需要注意的几个地方：因为大图片，比如3~4M，加载到内存中，有编码方式，比如使用ARGB8888编码方式，那么一个像素就需要4字节，如果使用RGB565，则只需要2字节，一般加载图片到内存bitma
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2024-06-18 05:57:17
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BitMap 通俗说
原创
2021-05-28 23:54:52
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BitmapData类表示一个由像素组成的位图，包含了很多内建的方法来控制和处理位图。h%o z{#eI0
sC:xa Umn+B$G4s0
一、在程序里创建位图并显示要创建一个位图可以用如下方法：
I;P]-i*~a,o'g$E1O0
var bmd:BitmapData = new BitmapData(width,height,transparent,fillColor);闪吧新
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2024-05-08 21:46:32
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