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版本：Stable-3.1

bitmap

这里通过一个简单的示例来介绍 Bitmap 中的几个聚合函数的用法，具体的函数定义以及更多 Bitmap 函数请参考 bitmap-functions。

建表​

建表时需要使用聚合模型，数据类型是 bitmap，聚合函数为 bitmap_union。

CREATE TABLE `pv_bitmap` (
  `dt` int(11) NULL COMMENT "",
  `page` varchar(10) NULL COMMENT "",
  `user_id` bitmap BITMAP_UNION NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(`dt`, `page`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`dt`);

当数据量很大时，最好为高频率的 bitmap_union 查询建立对应的 rollup 表，如:

ALTER TABLE pv_bitmap ADD ROLLUP pv (page, user_id);

加载数据​

TO_BITMAP(expr): 将 0 ~ 18446744073709551615 的 unsigned bigint 转为 bitmap。

BITMAP_EMPTY(): 生成空 bitmap 列，用于 insert 或导入的时填充默认值。

BITMAP_HASH(expr): 将任意类型的列通过 Hash 的方式转为 bitmap。

Stream Load​

用 Stream Load 方式导入数据时，可按如下方式转换为 Bitmap 字段:

cat data | curl --location-trusted -u user:passwd -T - \
    -H "columns: dt,page,user_id, user_id=to_bitmap(user_id)" \
    http://host:8410/api/test/testDb/_stream_load
cat data | curl --location-trusted -u user:passwd -T - \
    -H "columns: dt,page,user_id, user_id=bitmap_hash(user_id)" \
    http://host:8410/api/test/testDb/_stream_load
cat data | curl --location-trusted -u user:passwd -T - \
    -H "columns: dt,page,user_id, user_id=bitmap_empty()" \
    http://host:8410/api/test/testDb/_stream_load

Insert Into​

用 Insert Into 方式导入数据时，需要根据 source 表中的列的类型来选择对应的方式

  • source 表的 id2 的列类型是 bitmap
insert into bitmap_table1
select id, id2 from bitmap_table2;
  • target 表的 id2 的列类型是 bitmap
insert into bitmap_table1 (id, id2)
values (1001, to_bitmap(1000))
, (1001, to_bitmap(2000));
  • source 表的 id2 的列类型是 bitmap，并且是要用到 bitmap_union() 进行聚合后的结果
insert into bitmap_table1
select id, bitmap_union(id2) from bitmap_table2 group by id;
  • source 表的 id2 的列类型是 int，通过 to_bitmap() 生成 bitmap 类型
insert into bitmap_table1
select id, to_bitmap(id2) from table;
  • source 表的 id2 的列类型是 String，通过 bitmap_hash() 生成 bitmap 类型
insert into bitmap_table1
select id, bitmap_hash(id2) from table;

语法及对应功能​

BITMAP_UNION(expr): 计算输入 Bitmap 的并集，返回新的bitmap。

BITMAP_UNION_COUNT(expr): 计算输入 Bitmap 的并集，返回其基数，和 BITMAP_COUNT(BITMAP_UNION(expr)) 等价,目前推荐优先使用 BITMAP_UNION_COUNT()，其性能优于 BITMAP_COUNT(BITMAP_UNION(expr))。

BITMAP_UNION_INT(expr): 计算 TINYINT，SMALLINT 和 INT 类型的列中不同值的个数，返回值和 COUNT(DISTINCT expr) 相同。

INTERSECT_COUNT(bitmap_column_to_count, filter_column, filter_values ...): 计算满足 filter_column 过滤条件的多个 bitmap 的交集的基数值 bitmap_column_to_count 是 bitmap 类型的列，filter_column 是变化的维度列，filter_values 是维度取值列表。

BITMAP_INTERSECT(expr): 计算这一组 bitmap 值的交集，返回新的 bitmap。

示例​

下面的 SQL 以上面的 pv_bitmap table 为例。

计算 user_id 的去重值:

select bitmap_union_count(user_id)
from pv_bitmap;

select bitmap_count(bitmap_union(user_id))
from pv_bitmap;

计算 id 的去重值:

select bitmap_union_int(id)
from pv_bitmap;

计算 user_id 的 留存:

select intersect_count(user_id, page, 'meituan') as meituan_uv,
    intersect_count(user_id, page, 'waimai') as waimai_uv,
    intersect_count(user_id, page, 'meituan', 'waimai') as retention -- 在 'meituan' 和 'waimai' 两个页面都出现的用户数
from pv_bitmap
where page in ('meituan', 'waimai');