所有90后的程序员：Select count（distinct Name） as 用户数 from table whare age = '90后' and Occupation = '程序员' ;
使用苹果手机或者00后的用户：Select count（distinct Name） as 用户数 from table whare Phone = '苹果' or age = '00后' ;
1. 给定长度是10的bitmap，每一个bit位分别对应着从0到9的10个整型数。此时bitmap的所有位都是0。
2. 把整型数4存入bitmap，对应存储的位置就是下标为4的位置，将此bit置为1。
3. 把整型数2存入bitmap，对应存储的位置就是下标为2的位置，将此bit置为1。
4. 把整型数1存入bitmap，对应存储的位置就是下标为1的位置，将此bit置为1。
5. 把整型数3存入bitmap，对应存储的位置就是下标为3的位置，将此bit置为1。
Bitmap方便查询，还可以去除掉重复的整型数。
1. 建立用户名和用户ID的映射：
2. 让每一个标签存储包含此标签的所有用户ID，每一个标签都是一个独立的Bitmap。
3. 这样，实现用户的去重和查询统计，就变得一目了然：
1. 如何查找使用苹果手机的程序员用户？
2. 如何查找所有男性或者00后的用户？
非90后用户实际上只有1个，而不是图中得到的8个结果，所以不能直接进行非运算。
如何求出呢？我们可以使用异或操作，即相同位为0，不同位为1。
25769803776L = 11000000000000000000000000000000000B
8589947086L = 1000000000000000000011000011001110B
1.解析Word0，得知当前RLW横跨的空Word数量为0，后面有连续3个普通Word。
2.计算出当前RLW后方连续普通Word的最大ID是 64 X (0 + 3) -1 = 191。
3. 由于 191 < 400003，所以新ID必然在下一个RLW（Word4）之后。
4.解析Word4，得知当前RLW横跨的空Word数量为6247，后面有连续1个普通Word。
5.计算出当前RLW（Word4）后方连续普通Word的最大ID是191 + （6247 + 1）X64 = 400063。
6.由于400003 < 400063，因此新ID 400003的正确位置就在当前RLW（Word4）的后方普通Word，也就是Word5当中。
最终插入结果如下：
官方说明如下：
* Though you can set the bits in any order (e.g., set(100), set(10), set(1),
* you will typically get better performance if you set the bits in increasing order (e.g., set(1), set(10), set(100)).
*
* Setting a bit that is larger than any of the current set bit
* is a constant time operation. Setting a bit that is smaller than an
* already set bit can require time proportional to the compressed
* size of the bitmap, as the bitmap may need to be rewritten.
几点说明：
1. 该项目最初的技术选型并非Mysql，而是内存数据库hana。本文为了便于理解，把最初的存储方案写成了Mysq数据库。
1.文中介绍的Bitmap优化方法在一定程度上做了简化，源码中的逻辑要复杂得多。比如对于插入数据400003的定位，和实际步骤是有出入的。
2.如果同学们有兴趣，可以亲自去阅读源码，甚至是尝试实现自己的Bitmap算法。虽然要花不少时间，但这确实是一种很好的学习方法。
EWAHCompressedBitmap对应的maven依赖如下：
<dependency>
<groupId>com.googlecode.javaewah</groupId>
<artifactId>JavaEWAH</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
