roaring bitmap

Roaring Bitmap是一种高效的位图数据结构，主要用于解决稀疏数据的高效存储和集合运算问题。它通过将位图分为多个分片，并根据每个分片的数据分布情况选择合适的压缩方法，从而在保持较低空间复杂度的同时，提供快速的集合运算能力。

基本原理

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，每个数据桶使用不同类型的容器来存储数据，包括ArrayContainer、BitmapContainer和RunContainer。

优势

• 内存效率：在处理稀疏数据时，Roaring Bitmap能够显著减少内存占用，避免空间浪费。
• 计算性能：提供快速的并集和交集操作，特别是在处理大规模数据集时，性能优势明显。
• 压缩效率：相比传统的位图，Roaring Bitmap具有更好的压缩效果，能够有效减少存储空间。
• 动态扩容：支持动态扩容，能够根据数据量的变化自动调整存储结构。
• 多种容器类型：根据数据的稠密程度选择不同的容器类型，以适应不同的使用场景。
• 广泛的应用场景：在数据库、搜索引擎、实时分析系统等领域有广泛应用。

应用场景

Roaring Bitmap广泛应用于需要高效处理大量整数集合的场景，如用户画像构建、精准营销、连续留存分析等。例如，在电商行业中，商家可以通过Roaring Bitmap快速筛选出满足特定特征的目标用户群体进行广告推送。

类型

• ArrayContainer：适合存储稀疏数据，使用短整数数组存储数据。
• BitmapContainer：适合存储稠密数据，使用位图存储数据。
• RunContainer：使用Run-Length Encoding压缩连续数据。
• SharedContainer：用于指向ArrayContainer、BitmapContainer或RunContainer，节省存储空间。