PostgreSQL (varbit, roaring bitmap) VS pilosa(bitmap库)
背景
Pilosa is an open source, distributed bitmap index that dramatically accelerates queries across multiple, massive data sets.
Pilosa abstracts the index from data storage and optimizes it for massive scale.
pilosa 是什么
https://www.pilosa.com/about/
pilosa 是一群开发人员为了解决一些科学计算相关的场景而设计的一个in memory bitmap数据管理软件，可以加速一些特定的查询。例如（哪个属性是热门属性，某个属性包含了哪些对象，哪些属性通常会集体出现。）。
pilosa通常用在数据分析和统计领域，例如前面提到的根据属性组合求结果集，与阿里云RDS PostgreSQL varbitx提供的功能非常类似。
阿里云RDS PostgreSQL varbitx已用于多个业务场景：
《阿里云RDS for PostgreSQL varbitx插件与实时画像应用场景介绍》
《基于阿里云 RDS PostgreSQL 打造实时用户画像推荐系统》
《阿里云RDS for PostgreSQL varbitx插件门禁广告销售系统需求剖析和实践》
pilosa 数据结构
https://www.pilosa.com/docs/data-model/
pilosa的结构为行列布尔逻辑值BIT矩阵，行和列的含义存储在BoltDB的数据结构中。
例如一张这样的表
create table tbl (c1 int, c2 text, c3 numeric, c4 timestamp);
insert into tbl values (1,’abc’,4.0, now());
insert into tbl values (1,’ab12c’,1.0, now());
转换为pilosa的结构，首先要对VALUE进行属性化转换，转换过程就是建立k-v的过程。属性即K-V。
例如，以上数据可以转换为以下属性。
c1:1
c2:abc
c2:ab12c
c3:1.0-4.0
c4:'2017-01-01 00:00:00'-now()
属性建立后，转换为pilosa存储结构
1 (c1:1) -> 11
2 (c2:abc) -> 10
3 (c2:ab12c) -> 01
4 (c3:1.0-4.0) -> 11
5 (c4:'2017-01-01 00:00:00'-now()) -> 11
为了便于使用，pilosa还将数据结构进行了拆分。
1、索引(index)，索引是指在对原始数据进行属性化转换后，得到的bitmap数据。
可以对原始数据建立多个不同的属性转化，例如c1:1, c2:abc,ab12c, c3:1, c3:4, …是一种，前面的例子又是另一种。不同的转换规则，建立不同的索引。
不能跨索引查询，只能在一个索引内查询。（因为跨索引的BITMAP可能没法对上号）
2、帧(frame)
为了便于查询，可以将一个索引，根据查询目标的不同，划分为多个帧。
例如ranked帧，按bitcount从大到小排列，便于查询基于行的属性TOPN。
例如LRU帧，将最近访问的行排在前面，便于查询活跃的行。
3、时间窗口(Time Quantum)
可以设置index的时间窗口，设置时间窗口后，会根据数据的时间自动创建对应的时间视图和对应的BITMAP VALUE。(if the time quantum is set to YMD, Range queries down to the granularity of a day are supported.)
4、属性(Attribute)，前面讲了，属性就是K-V，是为了得到bitmap，提前对原始数据所做的转换。
5、分片(slice)，为了提高计算速度，将单行切分为多个分片，例如一行有1024个BIT，切成两个分片，分别对应512个BIT。
在计算时，每个分片是并行独立计算，最后合并结果的。
6、视图(View)，视图是pilosa内部，自动维护的一个对外可见的逻辑视野，默认会创建一个与数据写入一致的标准视图。（行，列与数据写入时一致）
6.1、反转(inverse)视图bitmap，例如
SetBit(frame="A", rowID=8, columnID=3)
SetBit(frame="A", rowID=11, columnID=3)
SetBit(frame="A", rowID=19, columnID=5)
反转视图和标准视图如下
6.2、时间窗口视图(Time Quantums)
当用户设置了索引的时间窗口属性时，会自动生成对应的时间窗口视图
SetBit(frame="A", rowID=8, columnID=3, timestamp="2017-05-18T00:00")
SetBit(frame="A", rowID=8, columnID=3, timestamp="2017-05-19T00:00")
以上是pilosa的数据模型，有利于统计类的查询。
pilosa 用户案例
https://www.pilosa.com/use-cases/
化学相似性分析
交通数据分析
网络流量分析
pilosa与传统数据库的关系
https://www.pilosa.com/docs/faq/
pilosa是一个用于加速统计类查询的in memory索引数据结构，允许用户自定义属性，建立bitmap，时间窗口视图等。同时内置了帧、切片等特性，加速查询。
pilosa不是数据库，也不能代替数据库，把它当成分析类SQL的加速引擎是可以的。
用户可以异步的方式，将数据导入pilosa，加速查询。
pilosa支持GO,python,java客户端驱动，或者调用pilosa API。
PostgreSQL 比特流类型
PostgreSQL 支持varbit类型，同时包含了一些bit的操作符，例如位移、与、或、异或、获取位置BIT等。
阿里云RDS PostgreSQL varbitx
阿里云rds PostgreSQL varbitx是varbit类型的扩展包，支持更多的BIT操作，例如SET BIT，批量SET，按数组提供的位置SET，求BIT COUNT，求指定位置范围的BIT COUNT，求特定数组提供的位置的BIT COUNT等。
详细介绍如下
《阿里云RDS for PostgreSQL varbitx插件与实时画像应用场景介绍》
PG varbit 应用
例如实时数据分析（与pilosa类似），基于varbit的人物画像，按标签圈人。门禁广告销售系统等。
小结
pilosa是一套golang编写的bitmap库，通过PostgreSQL plgo应该可以将其嫁接到PostgreSQL中，作为一个插件库来使用。
https://github.com/microo8/plgo
https://github.com/dbudworth/gopgfuncs
参考
https://github.com/zeromax007/gpdb-roaringbitmap
《阿里云RDS for PostgreSQL varbitx插件与实时画像应用场景介绍》
《PostgreSQL bitmapAnd, bitmapOr, bitmap index scan, bitmap heap scan》
《基于 阿里云 RDS PostgreSQL 打造实时用户画像推荐系统》
《门禁广告销售系统需求剖析 与 PostgreSQL数据库实现》
https://www.pilosa.com/
《PostgreSQL 9.6 sharding based on FDW & pg_pathman》