今天，有个同学向我咨询大数据的一些面试题，其中一类比较有代表性比如判断是否在集合内，比如10个url，判断一个url是否在集合内，还比如有个1~100万个连续无序数字，随机取出里面的N个，求这N个数字等等。这类问题都需要一个大的数据集合，而且每个数据单元都很小，比如一个int 。很大程度上，这类问题可以用Bitmap或者Bloomfilter来做，基本思想就是开辟一块大内存，然后利用一个byte里的8个bit来实现按位标记元素。因为地址空间都是连续的，所以查找都是O(1)的。这里需要说的是，BloomFilter判断属不属于集合，在理论上是存在误判的，如果要求数据100%正确，则不要使用BloomFilter。

    在Oracle 9i中，Oracle有时候会选择将B-Tree索引进行BITMAP转换来进行SQL执行，从而导致极其恶劣的执行计划。在下图中BITMAP CONVERSION FROM / TO ROWIDS 就是进行了位图转换后的执行计划

    这篇文章基于 fastbit 软件包，加以实际的用例对常用的 bitmap 索引算法进行了一个较为系统的介绍。不过生成 bitmap 索引仅仅是第一步，bitmap 索引在存储时会有很大的开销，在不损害（较少损害）查询效率的情况下，对 bitmap 索引进行有效的压缩是一个非常有挑战性的课题。除了 bitmap 索引的生成和存储之外，在不同类型的 bitmap 索引上实现高效的各种类型的查询，也是一个值得进一步探讨的问题。我们很高兴地看到 fastbit 软件包实现了很多这些相关领域的算法，为我们提供了非常宝贵的资料。

     bitmap我们可能平时使用的不多，但是觉得它在特殊的应用场景，还 是有优势的。bitmap join index更是一种多表JOIN的新方式，很有意思。