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&& 描述:两个roaringbitmap如果有交集返回true,否则返回false。 返回值类型:bool 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT rb_build('{2,3,4}') && rb_build('{2,3}'); ?column? ---------- t (1 row) SELECT rb_build('{2,3,4}') && rb_build('{7,8,9}'); ?column? ---------- f (1 row)
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= 描述:比较两个roaringbitmap是否相等。 返回值类型:bool 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT rb_build('{1,2,3}') = rb_build('{1,2,3}'); ?column? ---------- t (1 row) SELECT rb_build('{2,3}') = rb_build('{1,2,3}'); ?column? ---------- f (1 row)
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背景 目前在互联网、教育、游戏等行业都有实时精准营销的需求。通过系统生成用户画像,在营销时通过条件组合筛选用户,快速提取目标群体。例如: 在电商行业中,商家在进行营销活动前,需要根据活动的目的,圈选一批满足特定特征的目标用户群体进行广告推送。 在教育行业中,需要根据学生不同的特征,推送有针对性的练习题目,帮助学生查漏补缺。 在搜索、视频、门户网站中,根据用户关注的热点,推送不同的内容。 这些业务场景都有一些共同的特点: 数据量庞大,运算量极大。 用户规模庞大,标签多,字段多,占用存储空间也多。 圈选的特征条件多样化,很难找到固定索引,如果每个字段一个索引,存储空间又会暴增。 性能要求高,因为实时营销要求秒级响应。 数据更新时效要求高,用户画像几乎要求实时更新。 针对上述业务场景特点, GaussDB (DWS)的roaringbitmap可以高效生成、压缩、解析位图数据,支持最常见的位图聚合操作(与、或、非、异或),满足用户在亿级以上、千万级标签的大数据量下实时精准营销、快速圈选用户的需求。
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rb_xor_cardinality_agg(roaringbitmap) 描述:将分组内的roaringbitmap按照异或的逻辑合并后的基数。 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT a, rb_xor_cardinality_agg(b) FROM r1 GROUP BY a ORDER BY 1; a | rb_xor_cardinality_agg ----+------------------------ 1 | 0 2 | 1 3 | 1 4 | 1 5 | 1 6 | 1 7 | 1 8 | 1 9 | 1 10 | 1 (10 rows)
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rb_build_agg(int) 描述:将分组内的int值聚合成一个roaringbitmap值。 返回值类型:roaringbitmap 示例: 1 2 3 4 5 6 CREATE TABLE t1 (a int ,b int); NOTICE: The 'DISTRIBUTE BY' clause is not specified. Using round-robin as the distribution mode by default. HINT: Please use 'DISTRIBUTE BY' clause to specify suitable data distribution column. CREATE TABLE INSERT INTO t1 SELECT generate_series(1,10),generate_series(1,20,2); INSERT 0 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT rb_iterate(rb_build_agg(b)) FROM t1; rb_iterate ------------ 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 (10 rows)
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rb_or_agg(roaringbitmap) 描述:将分组内的roaringbitmap按照并的逻辑组合成一个roaringbitmap。 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT a, rb_to_array(rb_or_agg(b)) FROM r1 GROUP BY a ORDER BY a; a | rb_to_array ----+------------- 1 | {1} 2 | {3,5} 3 | {5,9} 4 | {7,13} 5 | {9,17} 6 | {1,11} 7 | {5,13} 8 | {9,15} 9 | {13,17} 10 | {17,19} (10 rows)
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rb_xor_agg(roaringbitmap) 描述:将分组内的roaringbitmap按照异或的逻辑组合成一个roaringbitmap。 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT a, rb_to_array(rb_xor_agg(b)) FROM r1 GROUP BY a ORDER BY a; a | rb_to_array ----+------------- 1 | {} 2 | {5} 3 | {9} 4 | {13} 5 | {17} 6 | {1} 7 | {5} 8 | {9} 9 | {13} 10 | {17} (10 rows)
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rb_and_agg(roaringbitmap) 描述:将分组内的roaringbitmap数据按照交的操作聚合成一个roaringbitmap集合。 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 CREATE TABLE r1(a int ,b roaringbitmap); INSERT INTO r1 SELECT a, rb_build_agg(b) FROM t1 GROUP BY a; INSERT INTO t1 SELECT generate_series(1,10),generate_series(1,20,4); INSERT INTO r1 SELECT a, rb_build_agg(b) FROM t1 GROUP BY a; SELECT a, rb_to_array(rb_and_agg(b)) FROM r1 GROUP BY a ORDER BY a; a | rb_to_array ----+------------- 1 | {1} 2 | {3} 3 | {5} 4 | {7} 5 | {9} 6 | {11} 7 | {13} 8 | {15} 9 | {17} 10 | {19} (10 rows)
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rb_and_cardinality_agg(roaringbitmap) 描述:分组内的roaringbitmap按照交集计算后的基数。 返回值类型:int 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT a, rb_and_cardinality_agg(b) FROM r1 GROUP BY a ORDER BY 1; a | rb_and_cardinality_agg ----+------------------------ 1 | 1 2 | 1 3 | 1 4 | 1 5 | 1 6 | 1 7 | 1 8 | 1 9 | 1 10 | 1 (10 rows)
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rb_or_cardinality_agg(roaringbitmap) 描述:将分组内的roaringbitmap按照并集计算后的基数。 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT a, rb_or_cardinality_agg(b) FROM r1 GROUP BY a ORDER BY 1; a | rb_or_cardinality_agg ----+----------------------- 1 | 1 2 | 2 3 | 2 4 | 2 5 | 2 6 | 2 7 | 2 8 | 2 9 | 2 10 | 2 (10 rows)
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