兩個月之前——

為滿足使用者標籤的統計需求，小灰利用Mysql設計瞭如下的表結構，每一個維度的標籤都對應著Mysql表的一列：

要想統計所有90後的程式設計師該怎麼做呢？

用一條求交集的SQL語句即可：

Select count（distinct Name） as 使用者數 from table whare age = '90後' and Occupation = '程式設計師' ;

要想統計所有使用蘋果手機或者00後的使用者總合該怎麼做？

用一條求並集的SQL語句即可：

Select count（distinct Name） as 使用者數 from table whare Phone = '蘋果' or age = '00後' ;

兩個月之後——

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1. 給定長度是10的bitmap，每一個bit位分別對應著從0到9的10個整型數。此時bitmap的所有位都是0。

2. 把整型數4存入bitmap，對應儲存的位置就是下標為4的位置，將此bit置為1。

3. 把整型數2存入bitmap，對應儲存的位置就是下標為2的位置，將此bit置為1。

4. 把整型數1存入bitmap，對應儲存的位置就是下標為1的位置，將此bit置為1。

5. 把整型數3存入bitmap，對應儲存的位置就是下標為3的位置，將此bit置為1。

要問此時bitmap裡儲存了哪些元素？顯然是4,3,2,1，一目瞭然。

Bitmap不僅方便查詢，還可以去除掉重複的整型數。

1. 建立使用者名稱和使用者ID的對映：

2. 讓每一個標籤儲存包含此標籤的所有使用者ID，每一個標籤都是一個獨立的Bitmap。

3. 這樣，實現使用者的去重和查詢統計，就變得一目瞭然：

1. 如何查詢使用蘋果手機的程式設計師使用者？

2. 如何查詢所有男性或者00後的使用者？

一週之後......

我們以上一期的使用者資料為例，使用者基本資訊如下。按照年齡標籤，可以劃分成90後、00後兩個Bitmap：

用更加形象的表示，90後用戶的Bitmap如下：

這時候可以直接求得非90後的使用者嗎？直接進行非運算？

顯然，非90後用戶實際上只有1個，而不是圖中得到的8個結果，所以不能直接進行非運算。

同樣是剛才的例子，我們給定90後用戶的Bitmap，再給定一個全量使用者的Bitmap。最終要求出的是存在於全量使用者，但又不存在於90後用戶的部分。

如何求出呢？我們可以使用異或操作，即相同位為0，不同位為1。

25769803776L  =  11000000000000000000000000000000000B

8589947086L = 1000000000000000000011000011001110B

1.解析Word0，得知當前RLW橫跨的空Word數量為0，後面有連續3個普通Word。

2.計算出當前RLW後方連續普通Word的最大ID是  64 X  (0 + 3) -1 = 191。

3. 由於 191 < 400003，所以新ID必然在下一個RLW（Word4）之後。

4.解析Word4，得知當前RLW橫跨的空Word數量為6247，後面有連續1個普通Word。

5.計算出當前RLW

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