位图索引：位图索引使用场景・

Doris之bitmap索引实践

对比测试：在Doris版本1中，通过对比无索引和建立索引后的查询时间，可以明显看出位图索引的性能提升。例如，查询速度从77秒降到了0.15秒。索引灵活性：虽然并非所有条件都需要索引才能命中位图索引，但位图索引的灵活性使其能在多种查询场景下发挥作用。

前置准备 确保Flink与Doris的连接建立：这通常涉及配置Doris的连接参数，例如Doris的FE地址和端口。 数据准备 模拟数据：假设你正在模拟从MySQL读取数据并写入Doris的场景，其中user_id将被存储为Bitmap类型。 配置参数 配置Sink参数：在Flink任务中，配置Doris Sink以使用Stream Load方式写入数据。

通过FlinkDorisConnector，实时从MySQL和SDK中抽取数据，Doris的高效写入和查询能力支持每秒20万数据更新。Doris的多表Join功能使得用户基础信息与学习数据等关联查询变得快速且准确，缩短了开发周期和运维成本。

案例 2：360 日志检索与报表分析一体化背景：日志数据量激增，Elasticsearch 面临索引膨胀和多表关联查询慢的问题。技术方案：采用 Doris 主键模型进行实时去重与更新；使用 BITMAP_UNION 函数进行 UV 统计。收益：存储空间节省 60%，多表 JOIN 性能提升 10 倍，开发效率提升 30%。

主键索引用于定位和更新记录，存储每条记录的主键和sequence，以及max_key/min_key，同时建立bloom filter加速查询。ordinal索引记录各page中第一条记录的行号，通过行号定位page，每个page生成一条ordinal索引。

位图索引的适用场合

Bitmap 索引（Bitmap index）适用场景 低基数列（Low Cardinality）当字段的不同取值较少（如性别、省份、状态码等），且取值重复度高时，Bitmap 索引的存储效率最高。建议基数范围在 100 到 100，000 之间。当多个低基数列作为过滤条件时，Bitmap 索引的位运算能大幅减少数据扫描量。

位图索引的适用场景：如果状态字段是低基数列（即列中不同值的数量相对较少），并且需要用到NULL作为查询的限制条件，那么位图索引可能是一个合适的选择。位图索引在处理这类数据时具有更高的效率。不需要索引的情况 存储开销：过多的索引会增加数据库的存储开销。

应用场景：适用于需要快速检索特定值的情况，如根据用户ID查找用户信息。位图索引 特点：使用位图表示数据值的存在与否，在处理具有少量唯一值的列时特别有效。更新操作频繁时可能不是最佳选择。应用场景：适用于性别、布尔值等具有少量唯一值的列。

提高效率。特别适合处理低基数列的多条件组合查询，在数据仓库或分析型场景（OLAP）中优势明显。例如，在分析“某月iPhone男性用户数量”时，若每列都建立Bitmap索引，数据库可通过位运算高效合并结果，减少磁盘IO。不过，Bitmap索引也有不适用的场景，如单列低基数的宽泛查询、高基数列等情况。

位图索引的存储原理

1、深入理解 Bitmap 索引：原理、场景与应用案例Bitmap 索引（Bitmap index）的原理 Bitmap 索引是一种通过位图（二进制位数组）结构加速查询的数据库索引技术。它为每个列的唯一值分配一个位图（Bit Array），位图中的每一位对应表中的一行数据。若该行包含此唯一值，则位值为 1，否则为 0。

2、位图在数据查询中提升性能的底层原理：复合查询加速：位图支持位运算，如与、或等。这些位运算可以在常数时间内完成，从而极大地加速了复合查询的处理速度。例如，查询既是新员工又是销售的员工时，位图的与运算能够迅速得出结果。适合低基数列：位图索引特别适合低基数列，即列中不同值的数量较少的情况。

3、原理： 高效存储：位图通过利用二进制位来表示某个值是否存在，从而实现了空间上的高效利用。 映射关系：在位图中，每个值都映射到一个特定的二进制位上。该位的值表示该值是否存在或满足某个条件。实现： 数据结构：位图通常采用字节数组来保存所有的二进制位。

4、Roaring BitMap原理 为解决BitMap在存储稀疏数据时的内存浪费问题，Roaring BitMap引入了稀疏位图索引的概念。Roaring BitMap通过将32位整数分为高16位和低16位进行处理，高16位作为索引分片，低16位用于存储实际数据。每个索引对应一个数据桶（bucket），最多可包含65536个数据。

5、存储方式 位图存储（Bitmap）位图图像，又称点阵图像或位映射图像，由一系列像素组成，每个像素都有特定的位置和颜色值。位图图像能够精确地表示图像的细节和颜色变化，但缺点是占用存储空间较大，且图像质量在放大时会下降。

photoshop中的灰度和索引颜色位图有什么作用?

Photoshop中的灰度和索引颜色位图的作用如下：灰度模式： 高质量黑白图象处理：灰度模式只包含不同级数的灰色调，最多可达256级。所有色彩信息被去除，仅保留黑白图像，能够精确表现不同灰度层次，从而在视觉上更接近真实的黑白色调。

Photoshop中的灰度和索引颜色位图在图像处理与优化中起着重要作用。灰度模式的作用： 高品质黑白图像转换：灰度模式专为高品质黑白图像设计，它消除了所有色彩信息，仅保留图像的亮度变化，最多可达256级灰度，使得黑白图像更加细腻、层次感更强。

它的信息量小，又可制动画，所以它的图像和动画被广泛地用于网页制作上。3 它可制成透明图像，在网页使用。在转换时，只有灰度和 rgb 两种模式，才能转换成索引颜色模式。转换时只有两个选择是实用的：随样性 当图象颜色数大于256时，使用该选项，photoshop 会定做颜色表。

灰度模式可以使用多达256级灰度来表现图像，使图像的过渡更平滑细腻。灰度图像的每个像素有一个0（黑色）到255（白色）之间的亮度值。灰度值也可以用黑色油墨覆盖的百分比来表示（0%等于白色，100%等于黑色）。使用黑折或灰度扫描仪产生的图像常以灰度显示。

灰度模式在图像中使用不同的灰度级，灰度图像中的每个像素都有一个 0（黑色）到 255（白色）之间的亮度值。灰度值也可以用黑色油墨覆盖的百分比来度量（0% 等于白色，100% 等于黑色）。位图模式 位图模式使用两种颜色值（黑色或白色）之一表示图像中的像素。

索引类型有哪几种

1、MySQL中的索引主要分为单列索引、组合索引和全文索引，以下是它们的分类、区别、优缺点：单列索引 分类：包括普通索引、唯一索引和主键索引。 区别： 普通索引：最基本的索引类型，允许索引列有重复值和空值。 唯一索引：要求索引列的值唯一，但允许存在空值。

2、Mysql索引的类型 Mysql索引的类型主要包括四种：主键索引、唯一索引、普通索引和全文索引。这些索引类型都是通过建立关键字与数据位置的对应关系来提高数据库查询效率的。以下是每种索引类型的详细介绍： 主键索引 定义：主键索引是一种特殊的唯一索引，其关键字不仅要求不能重复，还不能为NULL。

3、在MySQL中，索引类型主要包括三种：PRIMARY， INDEX， UNIQUE。其中，PRIMARY键是一种特殊的索引类型，它不仅具有唯一性，还不能有空值，主要用于唯一标识表中的每一行记录。INDEX是一种普通的索引，它可以提高查询效率，但是并不强制要求数据的唯一性，允许存在重复的值。

4、MySQL中的聚簇索引、非聚簇索引、联合索引和唯一索引聚簇索引 聚簇索引（Clustered Index）实际上并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。聚簇索引的叶子节点保存了一行记录的所有列信息，也就是说，聚簇索引的叶子节点中，包含了一个完整的记录行。

5、主键索引（Primary Key Index）定义：主键索引是一种特殊的唯一索引，它不允许有 NULL 值，且一张表中只能有一个主键索引。主键索引通常用于唯一标识表中的每一行数据。特点：在 InnoDB 存储引擎中，主键索引是聚簇索引（Clustered Index），即索引与数据存放在一起，找到索引的同时也找到了数据。

6、索引类型MySQL支持多种索引类型，主要包括以下几种：主键索引：唯一且非空。一张表只能有一个主键。主键索引不仅用于唯一标识表中的记录，还能加快查询速度。唯一索引：唯一，允许为空。唯一索引用于确保某列的值在表中是唯一的，有助于防止数据重复。普通索引：非唯一，允许为空。