ID和Phone高压缩比存储和查询的简单例子, 无多线程处理

运行环境JDK8+maven

0. 模块分割

1. 基本思路

源文件BCP每一行都转为一个全局的RowID，可以直接映射到FileName+文件偏移+行字节数。

身份证，手机号都按照文件映射到 IDtoRowIds, PhonetoRowIds。

所有数据都写入磁盘的索引，通过LRU的堆缓存+操作系统的PageCache来进行快速读取使用。

查询的思路就是通过ID or Phone，通过Bloom过来处理那些索引是需要加载的；获取到对应的RowID列表后，

进行了Merge后，直接拉取源文件的偏移量快速定位的行上。

PS. 为什么不重新把原数据写成新的数据文件，主要是针对业务特点，可以按文件名淘汰旧文件，加入新的数据文件。而不需要全量更新索引和数据。

2.  基于数据的压缩

18身份证： 可以表达为 city + year + 序列号

其中city 可以用3000+的char来表示；year跟进业务特点根据人类不超过128岁的，可以压缩为1个char；后面的seq最多为999X，也可以压缩为一个char。最多三个char

手机号：直接转为Long略位浪费，由于运营商的可枚举，直接将其前三位转为char来表示。最多两个char

3.  巨人的奖杯

索引序列化采用Kryo，具有有高性能序列化，高压缩比。

大量未知数据最好选择bloom算法，但是Java的Bitset存储太浪费，故采用了RoaringBitmap

4. 未来优化方向

B+树来缓存, 或者采用倒排索引的引擎

通过生产消费模式，快速构建索引

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