通过 roaringbitmap 判断百万级数据是否存在
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通过 roaringbitmap 判断百万级数据是否存在
问题描述
有以下用户订阅关系表
CREATE TABLE `template_subscribe` ( `id` bigint NOT NULL COMMENT 'ID主键', `template_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '模板id', `user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户主键', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE, KEY `idx_user_id_template_id` (`user_id`, `template_id`) USING BTREE);先给定一个 CSV 文件 和一个 template_id,只包含 userId, 数量预计在百万级别,要求判断 有多少 userId 在 template_subscribe 表中存在
纯数据库方案
分批次,通过 sql 从数据库中查询,比如每次 1000 个
select count(*) from template_subscribe where user_id in (x1,x2,x3 ...) and template_id = y;100W数据 需要 1000次循环,假设每次查询需要 1s,一共需要 1000 秒,该方案耗费时间太长不可接受,也会对数据库造成压力
bloom filter方案
基于数据库中的 template_id 做分组,通过定时任务生成每个分组的 bloom filter 数据结构,判断时,循环遍历csv文件中每个userId,判断是否在 bloom filter 中存在。每个id判断时间查找复杂度大概在 O(k) k为hash函数数量,100W约为 100W * k次,但是会有误判率(数据比真实数量大)。
bitmap 方案
基于数据库中的 template_id 做分组,通过定时任务生成每个分组的 bitmap 数据结构 A1,判断时,通过循环遍历csv文件中每个userId,生成一个 bitmap A2,通过对 A1、A2 取交集原算得到 A3, 直接判断A3 中的数据量即可得到人数
roaringbitmap 方案
bitmap 方案的升级版本,解决了内存消耗过大的问题

对比总结
| 特性 | bloom filter | bitmap | roaringbitmap |
|---|---|---|---|
| 类型 | 概率型数据结构 | 精确数据结构 | 精确数据结构 |
| 准确性 | 有误判率 | 准确 | 准确 |
| 空间效率 | 固定空间消耗 | 与最大值线性相关 | 自适应压缩存储 |
| 查询复杂度 | O(k) | O(1) | O(1) |
| 支持数据类型 | 任意可hash的对象 | 整数 | 整数 |
| 内存消耗 | 中等可控 | 稀疏时存在浪费 | 高 |
| 写入性能 | 快 | 快 | 中等 |
| 支持集合运算 | 否 | 是 | 是 |
| 删除操作 | 不支持 | 支持 | 支持 |
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