原文来自公众号“程序员小灰”（ID：chengxuyuanxiaohui），原载于知乎。
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两个月之前——
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为满足用户标签的统计需求，小灰利用 Mysql 设计了如下的表结构，每一个维度的标签都对应着 Mysql 表的一列：
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要想统计所有 90 后的程序员该怎么做呢？
用一条求交集的 SQL 语句即可：
Select count（distinct Name） as 用户数 from table whare age = '90 后' and Occupation = '程序员' ;
要想统计所有使用苹果手机或者 00 后的用户总合该怎么做？
用一条求并集的 SQL 语句即可：
Select count（distinct Name） as 用户数 from table whare Phone = '苹果' or age = '00 后' ;
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两个月之后——
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1. 给定长度是 10 的 bitmap，每一个 bit 位分别对应着从 0 到 9 的 10 个整型数。此时 bitmap 的所有位都是 0。
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2. 把整型数 4 存入 bitmap，对应存储的位置就是下标为 4 的位置，将此 bit 置为 1。
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3. 把整型数 2 存入 bitmap，对应存储的位置就是下标为 2 的位置，将此 bit 置为 1。
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4. 把整型数 1 存入 bitmap，对应存储的位置就是下标为 1 的位置，将此 bit 置为 1。
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5. 把整型数 3 存入 bitmap，对应存储的位置就是下标为 3 的位置，将此 bit 置为 1。
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要问此时 bitmap 里存储了哪些元素？显然是 4,3,2,1，一目了然。
Bitmap 不仅方便查询，还可以去除掉重复的整型数。
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建立用户名和用户 ID 的映射：
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让每一个标签存储包含此标签的所有用户 ID，每一个标签都是一个独立的 Bitmap。
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3. 这样，实现用户的去重和查询统计，就变得一目了然：
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如何查找使用苹果手机的程序员用户？
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如何查找所有男性或者 00 后的用户？
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一周之后......
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我们以上一期的用户数据为例，用户基本信息如下。按照年龄标签，可以划分成 90 后、00 后两个 Bitmap：
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用更加形象的表示，90 后用户的 Bitmap 如下：
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这时候可以直接求得非 90 后的用户吗？直接进行非运算？
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显然，非 90 后用户实际上只有 1 个，而不是图中得到的 8 个结果，所以不能直接进行非运算。
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同样是刚才的例子，我们给定 90 后用户的 Bitmap，再给定一个全量用户的 Bitmap。最终要求出的是存在于全量用户，但又不存在于 90 后用户的部分。
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如何求出呢？我们可以使用异或操作，即相同位为 0，不同位为 1。
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【 图片来源：null 所有者：null 】
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25769803776 L = 11000000000000000000000000000000000 B
8589947086 L = 1000000000000000000011000011001110 B
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1.解析 Word 0，得知当前 RLW 横跨的空 Word 数量为 0，后面有连续 3 个普通 Word。
2.计算出当前 RLW 后方连续普通 Word 的最大 ID 是 64 X (0 + 3) -1 = 191。
3. 由于 191 < 400003，所以新 ID 必然在下一个 RLW（Word4）之后。
4.解析 Word 4，得知当前 RLW 横跨的空 Word 数量为 6247，后面有连续 1 个普通 Word。
5.计算出当前 RLW（Word4）后方连续普通 Word 的最大 ID 是 191 + （6247 + 1）X64 = 400063。
6.由于 400003 < 400063，因此新 ID 400003 的正确位置就在当前 RLW（Word4）的后方普通 Word，也就是 Word 5 当中。
最终插入结果如下：
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官方说明如下：
* Though you can set the bits in any order (e.g., set(100), set(10), set(1),
* you will typically get better performance if you set the bits in increasing order (e.g., set(1), set(10), set(100)).
* Setting a bit that is larger than any of the current set bit
* is a constant time operation. Setting a bit that is smaller than an
* already set bit can require time proportional to the compressed
* size of the bitmap, as the bitmap may need to be rewritten.
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几点说明：
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该项目最初的技术选型并非 Mysql，而是内存数据库 hana。本文为了便于理解，把最初的存储方案写成了 Mysq 数据库。
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文中介绍的 Bitmap 优化方法在一定程度上做了简化，源码中的逻辑要复杂得多。比如对于插入数据 400003 的定位，和实际步骤是有出入的。
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如果同学们有兴趣，可以亲自去阅读源码，甚至是尝试实现自己的 Bitmap 算法。虽然要花不少时间，但这确实是一种很好的学习方法。
EWAHCompressedBitmap 对应的 maven 依赖如下：
<dependency>
<groupId>com.googlecode.javaewah</groupId>
<artifactId>JavaEWAH</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
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