摘要：bitmap 索引是一种典型的数据库索引方案，本文基于 Fastbit 软件包，使用实际用例对一些常用的 bitmap 索引算法进行了一个较为系统的介绍。
一、Fastbit是什么？
引用 Fastbit 的官方网站上的介绍：Fastbit是一个追随 NoSQL(Not Only SQL) 运动精神的开源的数据处理程序库，它提供了一系列的用压缩的 bitmap 索引支持的查询函数。在这里，我们关注的关键词是“bitmap 索引”。Fastbit 使用的是按列存储方式，其 bitmap 索引也是在按列存储的数据上建立起来的。
二、Fastbit 中的 bitmap 索引算法
Fastbit 的源代码有着非常清晰的结构。在 Fastbit 的源代码中，每个索引算法都用一个 C++ 类来实现，所有的索引算法类都是基类 index 的派生，并且在 fastbit 源代码中保存为以 i 开头的源文件。
下面是 Fastbit 中的索引类的派生关系图，从美观考虑，直接使用 xmind 思维导图而不是 UML 来展现了：
下面我们将对其中部分算法进行简单的介绍。我们将这些索引算法分为几大类：基础算法、扩展算法、多层算法和多成分算法。
三、基础 bitmap 索引算法
基础的 bitmap 索引算法是最简单的 bitmap 索引算法，给出了 bitmap 索引的基本原理。
3.1 relic
relic （定义在 irelic.h 中，实现在 irelic.cpp ） 是最原始的 equality-encoded 算法，这个单词代表“遗迹”的意思。它可谓是最简单直观的 bitmap 索引算法。relic 为需要索引的每个值都建立一个 bitvector，在该 bitvector 中，只有等于该值的列才会被置 1，其它位都被置 0，如下表所示：
| 数据 |
索引（bitmap） |
|
a |
b |
d |
e |
g |
| a |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
| g |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
| d |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
| e |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
| b |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
| d |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
| g |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
| e |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
3.2 bin
bin （定义于 ibin.h，实现在 ibin.cpp）是 binned equality-encoded 算法，这里它代表“桶”的意思。它可以视为是 relic 的一种变形，它将值域分为几个不相交的区间，将原本是相等才置一的规则转变为值落在该区间内就置一，如下表所示。当然，relic 也可以视为 bin 的一个特例（将区间定义为 [a, a+ε）。bin 每个区间的范围由程序遵从某些规则设定，这些规则由命令行通过参数传入。
| 数据 |
索引（bitmap） |
|
(…,b) |
[b,e) |
[e,…) |
| a |
1 |
0 |
0 |
| g |
0 |
0 |
1 |
| d |
0 |
1 |
0 |
| e |
0 |
0 |
1 |
| b |
0 |
1 |
0 |
| d |
0 |
1 |
0 |
| g |
0 |
0 |
1 |
| e |
0 |
0 |
1 |
3.3 bin->range
range （定义于 ibin.h，实现于 irange.cpp）是 range-encoded 算法，这里它代表“范围”的意思。正如它字面所表达的意思，range 的每个 bitvector 标记着小于某边界值的值，如下表所示。因此，它可以视为是 bin 的一个累积表示，这也是 fastbit 软件包中所做的：首先构造 bin，然后累加转换成 range。值得注意的是，一般最后一列代表着小于无穷大，因此该 bitvector 全为 1，会被略去不写。
| 数据 |
索引（bitmap） |
|
(…,b) |
(…,e) |
(…,g) |
| a |
1 |
1 |
1 |
| g |
0 |
0 |
0 |
| d |
0 |
1 |
1 |
| e |
0 |
0 |
1 |
| b |
0 |
1 |
1 |
| d |
0 |
1 |
1 |
| g |
0 |
0 |
0 |
| e |
0 |
0 |
1 |
3.4 bin->mesa
mesa （定义于 ibin.h，实现于 imesa.cpp）是 interval-encoded 算法[1]，它与 bin 类似，只不过它的区间之间有重叠部分。与 range 相同，在 fastbit 软件包中，它也是通过 bin 构造起来的。
| 数据 |
索引（bitmap） |
|
(…,d) |
[a,e) |
[b,g) |
[d,…) |
| a |
1 |
1 |
0 |
0 |
| g |
0 |
0 |
0 |
1 |
| d |
0 |
1 |
1 |
1 |
| e |
0 |
0 |
1 |
1 |
| b |
1 |
1 |
1 |
0 |
| d |
0 |
1 |
1 |
1 |
| g |
0 |
0 |
0 |
1 |
| e |
0 |
0 |
1 |
1 |
四、扩展 bitmap 索引算法
4.1 direkte
direkte （定义于 idirekte.h，实现于 idirekte.cpp）是丹麦语中的 direct，它与 relic 几乎是一样的，不同点只是它为小于最大值的所有值都建立了一个 bitvector（即使该值并不存在于列中）。
| 数据 |
索引（bitmap） |
|
a |
b |
c |
d |
e |
f |
g |
| a |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
| g |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
| d |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
| e |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
| b |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
| d |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
| g |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
| e |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
4.2 relic->slice
slice（定义于 irelic.h，实现于 islice.cpp）实现了 O'Neil'97 [2] 提出的 bit-slice 算法。它的基本思想就是首先将原始数据用二进制进行编码，bitmap 就是所有值的二进制编码表示的集合，bitvector 的个数由最大值的二进制表示决定，如下表所示：
| 数据 |
编码 |
索引(bitmap) |
| a |
0 |
0 |
0 |
0 |
| g |
4 |
1 |
0 |
0 |
| d |
2 |
0 |
1 |
0 |
| e |
3 |
0 |
1 |
1 |
| b |
1 |
0 |
0 |
1 |
| d |
2 |
0 |
1 |
0 |
| g |
4 |
1 |
0 |
0 |
| e |
3 |
0 |
1 |
1 |
4.3 bin->bak
bak （定义于 ibin.h，实现于 idbak.cpp）是丹麦语中的 bin，因此它是 bin 的变形。它使用减精度来表示 bin 区间的中心，即它的每一个区间都是用一个更低精度的数来表示，具体来说就是四舍五入啦。下面是一个对 1-100 的数据列建立 bak 索引的输出，其中第一列表示区间的中心，第二三列代表区间最小最大值，第四列代表该区间内数据的个数：
index (equality encoding on reduced precision values) for data.a contains 19 bitvectors for 100 objects
1 1 1 1
2 2 2 1
3 3 3 1
4 4 4 1
5 5 5 1
6 6 6 1
7 7 7 1
8 8 8 1
9 9 9 1
10 10 14 5
20 15 24 10
30 25 34 10
40 35 44 10
50 45 54 10
60 55 65 11
70 66 74 9
80 75 84 10
90 85 94 10
100 95 100 6
4.4 bin->bak2
bak2 （定义于 ibin.h，实现于 idbak2.cpp）是 bak 的变形，也是以减精度来表示区间。但与 bak 不同的是，它将 bak 的每个区间区分为两个区间：小于减精度数的区间，和大于等于减精度数的区间。虽然注释中这样说，但实现时 bak2 是将 bak 的区间分为了三个：小于、等于和大于。下面是一个对 1-100 的数据列建立 bak2 索引的输出，每列的含义与 bak 中示例相同：
index (equality encoding on reduced precision values) for data.a contains 37 bitvectors for 100 objects
1 1 1 1
2 2 2 1
3 3 3 1
4 4 4 1
5 5 5 1
6 6 6 1
7 7 7 1
8 8 8 1
9 9 9 1
10 10 10 1
10 11 14 4
15 15 19 5
20 20 20 1
20 21 24 4
25 25 29 5
30 30 30 1
30 31 34 4
35 35 39 5
40 40 40 1
40 41 44 4
45 45 49 5
50 50 50 1
50 51 54 4
55 55 59 5
60 60 60 1
60 61 65 5
66 66 69 4
70 70 70 1
70 71 74 4
75 75 79 5
80 80 80 1
80 81 84 4
85 85 89 5
90 90 90 1
90 91 94 4
95 95 99 5
100 100 100 1
除了上面几个算法之外，扩展的算法还有 roster 和 keywords，这两种算法比较复杂，这里就不示例讲解了。
五、多层 bitmap 索引算法
有了几个基础的 bitmap 索引算法，我们就可以考虑将这些算法组合成一个层次的结构，构造出多层的 bitmap 索引算法。下面的几个算法，即是由前面的基础 bitmap 索引算法构造出来的二（多）层 bitmap 索引算法。
5.1 bin->ambit
ambit（定义于 ibin.h，实现于 ixambit.cpp）是 multilevel-range based算法，在这个算法中索引分为多层，每层索引都是基于 range 的索引。具体实现时，fastbit 首先构造 bin，然后对桶进行分组(调用 bin::divideBitmaps)，然后构造 ambit。分组粒度可以由命令行传入参数 ncoarse=x 和/或 nrefine=n 指定，否则由一简单算法确定，确定分组个数的算法为（第一个桶不参与分组）：
ixambit.cpp:
33 // the default number of coarse bins is determined based on a set
34 // of simplified assumptions about expected sizes of range encoded
35 // bitmaps and word size being 32 bits.
36 const uint32_t defaultJ = static_cast
37 (nbins < 100 ? sqrt((double)nbins) :
38 0.5*(31.0 + sqrt(31.0*(31 + 4.0*nbins))));
下面看一个实际的例子，左侧是对 1-100 的数据列构造的 bin，右侧是基于该 bin 构造的 ambit：
5.2 bin->pale
pale（定义于 ibin.h，实现于 ixpale.cpp）是 two-level binned equality-range算法，它的索引分为两层，第一层为 binned equality(bin) 索引，第二层为 range 索引。在具体实现时，pale 首先构造 bin，然后对桶进行分组(调用 bin::divideBitmaps)，然后构造 pale。与 ambit 相同，分组粒度可以由命令行传入参数 ncoarse=x 和/或 nrefine=n 指定，否则当 bin 桶数大于31时，默认第一层为16个组：
ixpale.cpp:
45 else { // default -- 16 coarse bins
46 if (nbins > 31) {
47 j = 16;
48 }
49 else {
50 j = nbins;
51 }
52 }
下面看一个实际的例子，左侧是对 1-100 的数据列构造的 bin，右侧是基于该 bin 构造的 pale：
5.3 bin->pack
pack（定义于 ibin.h，实现于 ixpack.cpp）是 two-level binned range-equality 算法。它的索引分两层，与 pale 相反，第一层为 range 索引，第二层为 binned equality(bin) 索引。具体实现时，fastbit 首先构造 bin，然后对桶进行分组(调用bin::divideBitmaps)，然后构造 pack。分组粒度可以由命令行传入参数 ncoarse=x 和/或 nrefine=n 指定，否则当bin桶数大于63时，默认第一层为31个组：
ixpack.cpp:
44 else { // default -- 31 coarse bins
45 if (nbins > 63) {
46 j = 31;
47 }
48 else {
49 j = nbins;
50 }
51 }
下面看一个实际的例子，左侧是对 1-100 的数据列构造的 bin，右侧是基于该 bin 构造的 pack：
5.4 bin->zone
zone（定义于 ibin.h，实现于 ixzone.cpp）是 two-level binned equality-equality 算法，它的索引分两层，两层均为 binned equality(bin) 索引。它的实现方式也是首先构造 bin，然后对桶进行分组(调用 bin::divideBitmaps)，然后构造 zone。其分组粒度可以由命令行传入参数 ncoarse=x 和/或 nrefine=n 指定，否则当bin桶数大于31时，默认第一层为14个组：
ixpack.cpp:
46 else { // default -- 14 coarse bins
47 if (nbins > 31) {
48 j = 14;
49 }
50 else {
51 j = nbins;
52 }
53 }
下面看一个实际的例子，左侧是对 1-100 的数据列构造的 bin，右侧是基于该 bin 构造的 zone：
5.5 bin->fuge
fuge（定义于 ibin.h，实现于 ixfuge.cpp）是 two-level binned interval-equality 算法，fuge 为德语中 interstice 的表述。fuge 的索引分两层，第一层为 interval(mesa) 索引，第二层为 binned equality(bin) 索引，它也是采用首先构造 bin，然后基于 bin 构造 fuge 的方式。其分组粒度由 ncoarse=x 指定，否则默认的分组个数由下面算法确定：
ixfuge.cpp:
887 // default size based on the size of fine level index sf: sf(w-1)/N/sqrt(2)
...
899 if (ncoarse < 5U && offset32.back() >
900 offset32[0]+static_cast(nrows/31)) {
901 ncoarse = sizeof(ibis::bitvector::word_t);
...
913 else {
914 ncoarse = ncmax;
915 }
916 }
下面看一个实际的例子，左侧是对 1-100 的数据列构造的 bin，右侧是基于该 bin 构造的 fuge：
5.6 relic->bylt
bylt（定义于 irelic.h，实现于 ixrelic.cpp）是 two-level unbinned range-equality 算法，bylt 是丹麦语的 pack(binned 版本算法)。bylt 索引分两层，第一层为 range 索引，第二层为 unbinned equality(relic) 索引。在实现时首先构造 relic，然后对桶进行分组(调用bin::divideBitmaps)，然后构造 bylt。分组粒度可以由 ncoarse=x 指定，bylt 保证每组中桶数是大致均匀的，否则由下面算法决定分组的个数：
ixbylt.cpp:
182 // default size based on the size of fine level index sf:
183 // (w-1) * sqrt(sf*(sf-N/(w-1))) / (2N)
184 if (ncoarse < 5U && offset64.back() > offset64[0]+(int32_t)(nrows/31U)) {
185 ncoarse = sizeof(ibis::bitvector::word_t);
const int wm1 = ncoarse*8-1;
...
199 ncoarse = ncmax;
200 }
201 }
下面看一个实际的例子，左侧是对 1-100 的数据列构造的 relic，右侧是基于该 relic 构造的 bylt：
5.7 relic->fuzz
fuzz（定义于 irelic.h，实现于 ixfuzz.cpp）是two-level unbinned interval-equality 算法，即 fuge 的 unbinned 版本，名字起源于 fuzzy 聚类/分类。fuzz 索引分两层，第一层为 interval(mesa) 索引，第二层为 unbinned equality(relic) 索引，具体实现时 fastbit 也是采用首先构造 relic，然后构造 fuzz 的方式。其分组粒度可以由 ncoarse=x 指定，否则默认分组个数由下面算法确定：
ixfuzz.cpp:
168 // default size based on the size of fine level index sf: sf(w-1)/N/ sqrt(2)
169 if (ncoarse < 5U && offset64.back() > offset64[0]+nrows/31U) {
170 ncoarse = sizeof(ibis::bitvector::word_t);
...
182 else {
183 ncoarse = ncmax;
184 }
185 }
下面看一个实际的例子，左侧是对 1-100 的数据列构造的 relic，右侧是基于该 relic 构造的 fuzz：
5.8 relic->zona
zona（定义于 irelic.h，实现于 ixzona.cpp）是 two-level unbinned equality-equality 算法，zona 是丹麦语的zone(binned 版本算法)，其索引分两层，两层均为 unbinned equality(relic) 索引。首先构造 relic，然后对桶进行分组构造zona，分组个数默认为11个。下面看一个实际的例子，左侧是对 1-100 的数据列构造的 relic，右侧是基于该 relic 构造的 zona：
六、多成分 bitmap 索引
多成分（multi-component）bitmap 索引[3]是使用一组基数将数据值分解成多个部分，分别对每个部分进行 bitmap 索引的方案。原理描述如下：给定 n-1 个基数 { bn-1, bn-2, ..., b1}，那么一个值 v 可以通过下式分解为 {vn, vn-1, ..., v1}：
这和数的表示法类似，如果令 bi 都是 10，那么 vi 就是十进制表示法中第 i 位的值（大于等于0，小于10）。更准确的表述可以参考[3]。下面我们来看 fastbit 中的几个实现。
6.1 relic->fade
fade（定义于 irelic.h，实现于 ifade.cpp）是 multicomponent range-encoded 算法，即在每个部分中，是使用的 range 索引。下面来看一个 range-encoded 的例子：
在(b)图中，选择的基数是 9，那么索引就变成了一个单成分的 range 索引算法；在(c)图中，选择的基数是 <3, 3> 这样一个双成分编码，对分解出来的每个成分（大于等于0，小于3）生成 range 索引，就得出了 (c) 图中的结果。
6.2 relic->fade->sapid
sapid（定义于 irelic.h，实现于 isapid.cpp）是 multicomponent equality-encoded 算法，即在每个部分中是使用的 equality(relic) 索引。下面来看一个 equality-encoded 的例子：
在(b)图中，选择的基数是 <3, 4> 这样一个双成分编码，对分解出来的每个成分生成 relic 索引，就得到了 (b) 图中的索引结果。
除了这两个索引算法之外，还有 sbiad(multicomponent interval-encoded)，egale(multicomponent equality code on bins), entre(multicomponent interval code on bins), moins(multicomponent range code on bins)这几个索引算法。从括号中我们可以大致猜出这些索引的实现方式，但是由于我们现在没有一个很好的示例展现方式，用实际用例来展现这些索引算法的效果将会留给以后的文章进行。
七、总结
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。
参考文献
[1] C-Y. Chan and Y. E. Ioannidis, An efficient bitmap encoding scheme for selection queries, in Proceedings of the ACM international conference on Management of data (SIGMOD), 1999.
[2] P. O’Neil and DalIan Quass, Improved Query Performance with Variant Indexes, in Proceedings of the ACM international conference on Management of data (SIGMOD), 1997.
[3] C-Y. Chan and Y. E. Ioannidis, Bitmap Index Design and Evaluation, in Proceedings of the ACM international conference on Management of data (SIGMOD), 1998.
