位图索引-位图索引怎么创建：

photoshop中的灰度和索引颜色位图有什么作用?

1、Photoshop中的灰度和索引颜色位图在图像处理与优化中起着重要作用。灰度模式的作用： 高品质黑白图像转换：灰度模式专为高品质黑白图像设计，它消除了所有色彩信息，仅保留图像的亮度变化，最多可达256级灰度，使得黑白图像更加细腻、层次感更强。

2、Photoshop中的灰度和索引颜色位图的作用如下：灰度模式： 高质量黑白图象处理：灰度模式只包含不同级数的灰色调，最多可达256级。所有色彩信息被去除，仅保留黑白图像，能够精确表现不同灰度层次，从而在视觉上更接近真实的黑白色调。

3、索引模式与灰度模式有相似之处，每个像素点可以存储256种颜色，但它可以处理彩色图像。索引模式下的图像最多只能包含256种颜色。在将图像转换为索引模式时，系统会自动识别图像中的主要颜色，并创建一个代表这些颜色的调色板，用这256种颜色来替换整个图像中的所有颜色信息。

位图索引的存储原理

1、深入理解 Bitmap 索引：原理、场景与应用案例Bitmap 索引（Bitmap index）的原理 Bitmap 索引是一种通过位图（二进制位数组）结构加速查询的数据库索引技术。它为每个列的唯一值分配一个位图（Bit Array），位图中的每一位对应表中的一行数据。若该行包含此唯一值，则位值为 1，否则为 0。

2、位图在数据查询中提升性能的底层原理：复合查询加速：位图支持位运算，如与、或等。这些位运算可以在常数时间内完成，从而极大地加速了复合查询的处理速度。例如，查询既是新员工又是销售的员工时，位图的与运算能够迅速得出结果。适合低基数列：位图索引特别适合低基数列，即列中不同值的数量较少的情况。

3、原理： 高效存储：位图通过利用二进制位来表示某个值是否存在，从而实现了空间上的高效利用。 映射关系：在位图中，每个值都映射到一个特定的二进制位上。该位的值表示该值是否存在或满足某个条件。实现： 数据结构：位图通常采用字节数组来保存所有的二进制位。

4、Roaring BitMap原理 为解决BitMap在存储稀疏数据时的内存浪费问题，Roaring BitMap引入了稀疏位图索引的概念。Roaring BitMap通过将32位整数分为高16位和低16位进行处理，高16位作为索引分片，低16位用于存储实际数据。每个索引对应一个数据桶（bucket），最多可包含65536个数据。

Doris之bitmap索引实践

1、对比测试：在Doris版本1中，通过对比无索引和建立索引后的查询时间，可以明显看出位图索引的性能提升。例如，查询速度从77秒降到了0.15秒。索引灵活性：虽然并非所有条件都需要索引才能命中位图索引，但位图索引的灵活性使其能在多种查询场景下发挥作用。

2、在Doris版本1中，通过建表、测试数据生成和导入、执行SQL查询，对比无索引和建立索引后查询的时间，可以直观地看出位图索引的性能提升。创建索引后，查询速度从77秒降到了0.15秒，显示了位图索引在特定查询场景下的高效性。

3、通过FlinkDorisConnector，实时从MySQL和SDK中抽取数据，Doris的高效写入和查询能力支持每秒20万数据更新。Doris的多表Join功能使得用户基础信息与学习数据等关联查询变得快速且准确，缩短了开发周期和运维成本。

4、前置准备 确保Flink与Doris的连接建立：这通常涉及配置Doris的连接参数，例如Doris的FE地址和端口。 数据准备 模拟数据：假设你正在模拟从MySQL读取数据并写入Doris的场景，其中user_id将被存储为Bitmap类型。 配置参数 配置Sink参数：在Flink任务中，配置Doris Sink以使用Stream Load方式写入数据。