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RoaringBitmap原理及在Go中的使用詳解_Golang_腳本之家

RoaringBitmap 當(dāng)前有兩個(gè)版本,分別用來存儲(chǔ) 32 位和 64 位整數(shù)。以 32 位為例,RBM 會(huì)將 32 位的整形(int)拆分成高 16 位和低 16位兩部分來處理。其中高16位會(huì)被作為 key 存儲(chǔ)到 short[] keys中低16 位則被看做 value,存儲(chǔ)到 Container[] values中的某個(gè) Container 中 keys

www.dbjr.com.cn/article/2766...htm 2025-6-7

Redis精確去重計(jì)數(shù)方法(咆哮位圖)_Redis_腳本之家

uint8_t flags; } roaring_array_t; // 所有塊 typedefstructroaring_bitmap_s { roaring_array_t high_low_container; } roaring_bitmap_t; 很明顯可以看到塊存在與否和塊內(nèi)數(shù)據(jù)都是使用同樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達(dá)的,它們都是 roaring_bitmap_t。這個(gè)結(jié)構(gòu)里面有多種編碼形式,類型使用 typecodes 字段來表示。 1 2...

www.dbjr.com.cn/article/1624...htm 2025-5-21

Elasticsearch索引結(jié)構(gòu)與算法解析_java_腳本之家

ES中倒排索引的壓縮算法主要有FOR算法(Frame Of Reference)和RBM算法(RoaringBitMap) 2.1 FOR FOR算法的核心思想是用減法來削減數(shù)值大小,從而達(dá)到降低空間存儲(chǔ)。假設(shè)V(n)表示數(shù)組中第n個(gè)字段的值,那么經(jīng)過FOR算法壓縮的數(shù)值V(n)=V(n)-V(n-1)。也就是說存儲(chǔ)的是后一位減去前一位的差值。存儲(chǔ)是也不再按照...

www.dbjr.com.cn/article/2822...htm 2025-6-5

從零實(shí)現(xiàn)一個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)庫_主機(jī)測評(píng)網(wǎng)

實(shí)現(xiàn)的時(shí)候用到了 Roaring Bitmap,一種優(yōu)化的位圖算法。 Memory Segment 索引匹配 func (mim *memoryIndexMap) MatchSids(lvs *labelValueSet, lms LabelMatcherSet) []string { // ... sids := newMemorySidSet() var got bool fori := len(lms) - 1; i >= 0; i-- { tmp := newMemorySidS...

zhuji.jb51.net/shujuku/31...html 2025-6-3

java使用bitmap實(shí)現(xiàn)可回收自增id的示例_java_腳本之家

github地址如下:https://github.com/RoaringBitmap java代碼實(shí)現(xiàn) 以下為《使用bitmap實(shí)現(xiàn)可回收自增id》的示例代碼引入依賴 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.roaringbitmap</groupId> <artifactId>RoaringBitmap</artifactId> <version>1.0.0</version> ...

www.dbjr.com.cn/program/329439c...htm 2025-6-5

Go壓縮位圖庫roaring安裝使用詳解_Golang_腳本之家

本文首先介紹了 roaring 的使用。最后分析 roaring 的文件存儲(chǔ)格式。安裝本文代碼使用 Go Modules。創(chuàng)建目錄并初始化: 1 2 $ mkdir -p roaring && cd roaring $ go mod init github.com/darjun/go-daily-lib/roaring 安裝roaring庫: 1 $ go get -u github.com/RoaringBitmap/roaring 使用基本操作 1...

www.dbjr.com.cn/article/2563...htm 2025-6-10

java分布式緩存方案_java_腳本之家

Bloom過濾或RoaringBitmap判斷KEY是否存在完全以緩存為準(zhǔn),使用延遲異步加載的方式去加載數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)到緩存。 Bloom過濾器示例: (引入guava依賴) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 public static void main(String[] args) { BloomFilter<CharSequence> filter = BloomFilter.create( Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_...

www.dbjr.com.cn/article/2203...htm 2025-6-13

Elasticsearch 基礎(chǔ)介紹及索引原理分析_java_腳本之家

原理就是通過增量,將原來的大數(shù)變成小數(shù)僅存儲(chǔ)增量值,再精打細(xì)算按bit排好隊(duì),最后通過字節(jié)存儲(chǔ),而不是大大咧咧的盡管是2也是用int(4個(gè)字節(jié))來存儲(chǔ)。 Roaring bitmaps 說到Roaring bitmaps,就必須先從bitmap說起。Bitmap是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),假設(shè)有某個(gè)posting list: [1,3,4,7,10] 對應(yīng)的bitmap就是: [1,0...

www.dbjr.com.cn/article/1660...htm 2025-6-9

貨拉拉大數(shù)據(jù)對BitMap的探索實(shí)踐詳解_java_腳本之家

而RoaringBitmap的壓縮首先做的就是用原本的數(shù)去除65536,結(jié)果表示成(商,余數(shù)),其中商和余數(shù)是都不會(huì)超過65536。如下圖所示 RoaringBitmap的做法就是將131138 原本32bit的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),拆分成連兩個(gè)16bit的結(jié)構(gòu),而拆分出的兩個(gè)16bit分別存儲(chǔ)了131138除65536的商2以及余數(shù)66。在RoaringBitmap中,把商所處的16bit ...

www.dbjr.com.cn/article/2629...htm 2025-6-12

Redis數(shù)據(jù)類型超詳細(xì)講解分析_Redis_腳本之家

對于需要表示更多狀態(tài)的情況,Bitmap 就不適用了; 只有當(dāng)數(shù)據(jù)比較密集時(shí)才有優(yōu)勢,如果只設(shè)置(20,30,888888888)三個(gè)偏移量的位值,則需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè) 99999999 長度的 BitMap ,但是實(shí)際上只存了3個(gè)數(shù)據(jù),這時(shí)候就有很大的空間浪費(fèi),碰到這種問題的話,可以通過引入另一個(gè) Roaring BitMap 來解決;...

www.dbjr.com.cn/database/333177k...htm 2025-6-14