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MySQL位圖索引如何解決用戶畫像問題

發布時間:2021-11-06 10:36:37 來源:億速云 閱讀:168 作者:小新 欄目:MySQL數據庫

這篇文章主要介紹了MySQL位圖索引如何解決用戶畫像問題,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。

用戶畫像的原始表,有一億記錄,100多個維度(100多個列),比如年齡,性別,愛好,是否有車,是否有房什么的.

測試環境800w數據,大概在5G左右

需要解決的問題一 :在100列中任選N列,過濾查詢,執行時間小于一秒。實際上N一般在5到10

即類似

select * from 畫像表 where 性別=‘男’ and 年齡 between 20 and 30 and 有車='yes' and 有房='yes' and 已婚='no'

問題二:全體數據的隨意聚合,執行時間小于5秒

比如

select 年齡,性別,count(*) from 畫像表 group by 年齡,性別

在數據庫解決這個問題有一些麻煩,傳統建索引優化的方式不起作用了。

100多個列隨意選擇幾列查詢,索引不可能提前建出這么多.

先看測試數據

CREATE TABLE `o_huaxiang_big` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `umc_sex` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `age` varchar(30) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ;

MySQL位圖索引如何解決用戶畫像問題

處理這個問題,我自然想到模擬一個位圖.

一般畫像數據有幾種類型

1.數值類型

2.日期類型

3.日期時間類型

4.字符串類型

其中 日期和字符串類型可以作為離散值,

日期時間類型也可以轉化為日期類型,作為離散值處理。

數值類型比較麻煩,需要人為介入判斷是否是離散值,如果不是還需要劃分范圍。

總之,所有的值都要映射為離散值

然后以上圖前5個數據為例,將離散值映射為位圖

男      0 0 0 0 1

未知   1 0 0 1 0

女      0  1 1 0 0

一個bigint 是8字節的,為了取整,我存放60個記錄的位信息。

然后建位圖表如下

CREATE TABLE `bitmap20` (
  `table_name` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' comment '位圖表記錄的原始表名稱',
  `column_name` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' comment '列名稱',
  `min_id` int(11) DEFAULT NULL comment '起始ID',
  `max_id` int(11) DEFAULT NULL comment '終止ID',
  `gid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' comment '分組ID,每組1200記錄' ,
  `grouped` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' comment '離散值',
  `total` bigint(21) NOT NULL DEFAULT '0' comment '總數',
  `c20` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c19` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c18` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c17` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c16` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c15` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c14` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c13` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c12` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c11` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c10` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c9` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c8` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c7` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c6` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c5` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c4` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c3` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c2` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c1` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`column_name`,`gid`,`grouped`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED comment '位圖表';

c1-c20,一共20個bigint類型的字段,每個bigint記錄60個位信息。

也就是位圖表每行存儲1200個原始記錄的位圖信息,并且位圖表啟用了壓縮。

測試環境

4C 8G內存(innodb buffer 2G) SSD硬盤

800萬原始畫像數據,占用硬盤5G

初始化位圖表

insert into bitmap20 
select 
  'o_huaxiang_big' table_name,
  'umc_sex' column_name,
  ((g1200-1)*60)*20 min_id,
  ((g1200-1)*60)*20+1200 max_id,
  v2.*
from (
	select 
	g1200,
	grouped,
	sum(total) total, 
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=20 then bitmap else null end),0) c20,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=19 then bitmap else null end),0) c19,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=18 then bitmap else null end),0) c18,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=17 then bitmap else null end),0) c17,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=16 then bitmap else null end),0) c16,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=15 then bitmap else null end),0) c15,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=14 then bitmap else null end),0) c14,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=13 then bitmap else null end),0) c13,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=12 then bitmap else null end),0) c12,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=11 then bitmap else null end),0) c11,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=10 then bitmap else null end),0) c10,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=9 then bitmap else null end),0) c9,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=8 then bitmap else null end),0) c8,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=7 then bitmap else null end),0) c7,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=6 then bitmap else null end),0) c6,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=5 then bitmap else null end),0) c5,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=4 then bitmap else null end),0) c4,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=3 then bitmap else null end),0) c3,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=2 then bitmap else null end),0) c2,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=1 then bitmap else null end),0) c1
	 from (
		SELECT 
			CEIL(id / 60) g60,
			CEIL(id / 1200) g1200,
			umc_sex grouped,
			COUNT(*) total,
			BIT_OR(1 << (MOD(id, 60))) bitmap
		FROM
			o_huaxiang_big o
		GROUP BY g1200 , g60 , umc_sex
	) v1 group by  g1200,grouped
) v2;
 
insert into bitmap20 
select 
  'o_huaxiang_big' table_name,
  'age' column_name,
    ((g1200-1)*60)*20 min_id,
    ((g1200-1)*60)*20+1200 max_id,
  v2.*
from (
	select 
	g1200,
	grouped,
	sum(total) total, 
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=20 then bitmap else null end),0) c20,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=19 then bitmap else null end),0) c19,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=18 then bitmap else null end),0) c18,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=17 then bitmap else null end),0) c17,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=16 then bitmap else null end),0) c16,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=15 then bitmap else null end),0) c15,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=14 then bitmap else null end),0) c14,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=13 then bitmap else null end),0) c13,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=12 then bitmap else null end),0) c12,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=11 then bitmap else null end),0) c11,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=10 then bitmap else null end),0) c10,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=9 then bitmap else null end),0) c9,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=8 then bitmap else null end),0) c8,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=7 then bitmap else null end),0) c7,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=6 then bitmap else null end),0) c6,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=5 then bitmap else null end),0) c5,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=4 then bitmap else null end),0) c4,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=3 then bitmap else null end),0) c3,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=2 then bitmap else null end),0) c2,
	ifnull(max(case when abs((g1200-1)*20-g60)=1 then bitmap else null end),0) c1
	 from (
		SELECT 
			CEIL(id / 60) g60,
			CEIL(id / 1200) g1200,
			age grouped,
			COUNT(*) total,
			BIT_OR(1 << (MOD(id, 60))) bitmap
		FROM
			o_huaxiang_big o
		GROUP BY g1200 , g60 , age
	) v1 group by  g1200,grouped
) v2;

性別和年齡的初始化分別耗時36秒和49秒

兩個維度的索引占用磁盤40M

聚合查詢,800萬數據耗時1.7秒.因為是CPU密集型操作,IO非常小,所以可以通過多線程再優化.

select t1p,t2p,sum(total) 
from (
 select 
  t1.grouped t1p,
  t2.grouped t2p,
  bit_count(t1.c1&t2.c1) +
  bit_count(t1.c2&t2.c2) +
  bit_count(t1.c3&t2.c3) +
  bit_count(t1.c4&t2.c4) +
  bit_count(t1.c5&t2.c5) +
  bit_count(t1.c6&t2.c6) +
  bit_count(t1.c7&t2.c7) +
  bit_count(t1.c8&t2.c8) +
  bit_count(t1.c9&t2.c9) +
  bit_count(t1.c10&t2.c10) +
  bit_count(t1.c11&t2.c11) +
  bit_count(t1.c12&t2.c12) +
  bit_count(t1.c13&t2.c13) +
  bit_count(t1.c14&t2.c14) +
  bit_count(t1.c15&t2.c15) +
  bit_count(t1.c16&t2.c16) +
  bit_count(t1.c17&t2.c17) +
  bit_count(t1.c18&t2.c18) +
  bit_count(t1.c19&t2.c19) +
  bit_count(t1.c20&t2.c20)    total
  from   
  bitmap20 t1 
  inner join    
  bitmap20 t2
  on(t1.gid=t2.gid)
  where  t1.column_name='umc_sex' and  t2.column_name='age' 
) t3 where total>0 group by t1p,t2p

還有一個問題是過濾

select    max_id ,
concat(
	concat(right(c20,1),left(c20,59)) ,
	concat(right(c19,1),left(c19,59)) ,
	concat(right(c18,1),left(c18,59)) ,
	concat(right(c17,1),left(c17,59)) ,
	concat(right(c16,1),left(c16,59)) ,
	concat(right(c15,1),left(c15,59)) ,
	concat(right(c14,1),left(c14,59)) ,
	concat(right(c13,1),left(c13,59)) ,
	concat(right(c12,1),left(c12,59)) ,
	concat(right(c11,1),left(c11,59)) ,
	concat(right(c10,1),left(c10,59)) ,
	concat(right(c9,1),left(c9,59)) ,
	concat(right(c8,1),left(c8,59)) ,
	concat(right(c7,1),left(c7,59)) ,
	concat(right(c6,1),left(c6,59)) ,
	concat(right(c5,1),left(c5,59)) ,
	concat(right(c4,1),left(c4,59)) ,
	concat(right(c3,1),left(c3,59)) ,
	concat(right(c2,1),left(c2,59)) ,
	concat(right(c1,1),left(c1,59)) 
)  
c
from (
	select gid,min_id,max_id, 
	lpad(conv(bit_and(c20),10,2),60,'0') c20,
	lpad(conv(bit_and(c19),10,2),60,'0') c19,
	lpad(conv(bit_and(c18),10,2),60,'0') c18,
	lpad(conv(bit_and(c17),10,2),60,'0') c17,
	lpad(conv(bit_and(c16),10,2),60,'0') c16,
	lpad(conv(bit_and(c15),10,2),60,'0') c15,
	lpad(conv(bit_and(c14),10,2),60,'0') c14,
	lpad(conv(bit_and(c13),10,2),60,'0') c13,
	lpad(conv(bit_and(c12),10,2),60,'0') c12,
	lpad(conv(bit_and(c11),10,2),60,'0') c11,
	lpad(conv(bit_and(c10),10,2),60,'0') c10,
	lpad(conv(bit_and(c9),10,2),60,'0')  c9,
	lpad(conv(bit_and(c8),10,2),60,'0')  c8,
	lpad(conv(bit_and(c7),10,2),60,'0')  c7,
	lpad(conv(bit_and(c6),10,2),60,'0')  c6,
	lpad(conv(bit_and(c5),10,2),60,'0')  c5,
	lpad(conv(bit_and(c4),10,2),60,'0')  c4,
	lpad(conv(bit_and(c3),10,2),60,'0')  c3,
	lpad(conv(bit_and(c2),10,2),60,'0')  c2,
	lpad(conv(bit_and(c1),10,2),60,'0')  c1
	from bitmap20 
	 where (
	(column_name='umc_sex' and grouped='未知') or 
	(column_name='age' and grouped='117'))  
	group by gid,min_id,max_id having count(distinct column_name)=2 
) v1

用max_id 減去  ‘1’在c字符串的位置,就是原始的ID

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“MySQL位圖索引如何解決用戶畫像問題”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!

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