数据结构 Roaring Bitmaps 介绍

背景：

　　BitMap 是一种比较常用的数据机构，位图索引被广泛应用与数据库和搜索引擎中，能快速定位一个数值是否在存在，是一种高效的数据压缩算法，能显著加快查询速度。但是BitMap还是会占用大量内存（线性增长），所以我们一般还需要对BitMap进行压缩处理。Roaring BitMaps (简称RBM) 就是一种压缩算法。

　　所以：BitMap 是一种数据结构/压缩算法，RBM 是一种基于BitMap思想的数据结构/压缩算法。

原理：

　　附上一段论文原文　　

1. 　　We partition the range of 32-bit indexes ([0; n)) into chunks of 216 integers sharing the same 16 most significant digits. We use specialized containers to store their 16 least significant bits.
2. 　　When a chunk contains no more than 4096 integers, we use a sorted array of packed 16-bit integers. When there are more than 4096 integers, we use a 216-bit bitmap. Thus, we have two types of containers: an array container for sparse chunks and a bitmap container for dense chunks. The 4096 threshold insures that at the level of the containers, each integer uses no more than 16 bits: we either use 216 bits for more than 4096 integers, using less than 16 bits/integer, or else we use exactly 16 bits/integer.
3. The containers are stored in a dynamic array with the shared 16 most-significant bits: this serves as a first-level index. The array keeps the containers sorted by the 16 most-significant bits.We expect this first-level index to be typically small: when n = 1 000 000, it contains at most 16 entries. Thus it should often remain in the CPU cache. The containers themselves should never use much more than 8 kB.

　　白话文：

　　1、将0-32-bit [0, n) 内的数据劈成 高16位和低16位两部分数据

　　2、高16位用于查找数据存储位置，低16位存在在一个容器中（不就是一个类似HashMap的结构么）

　　容器补充：容器是一个动态的数组，当数据小于4096个时，使用16bit的short数组存储，多余4096个时，使用216bits的BitMap存储；

　　为什么使用两种数据结构来存储低16位的值：

　　　　short数组：2bit * 4096 = 8KB 

　　　　BitMap：存储16位范围内数据 65536/8 = 8192b，

　　所以低于 4096个数，short 数组更省空间。

　　

 

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