base64_to_bitmap

在将 Bitmap 数据导入 StarRocks 之前，需要对数据进行序列化，并将数据编码为 Base64 字符串。 当您将 Base64 字符串导入 StarRocks 时，您需要将字符串转换为 Bitmap 数据。 此函数用于将 Base64 字符串转换为 Bitmap 数据。

此函数从 v2.3 开始支持。

语法

BITMAP base64_to_bitmap(VARCHAR bitmap)

参数

bitmap：支持的数据类型为 VARCHAR。 在将 Bitmap 数据加载到 StarRocks 之前，您可以使用 Java 或 C++ 来创建一个 BitmapValue 对象，添加元素，序列化数据，并将数据编码为 Base64 字符串。 然后，将 Base64 字符串作为输入参数传递给此函数。

返回值

返回 BITMAP 类型的值。

示例

创建一个名为 bitmapdb 的数据库和一个名为 bitmap 的表。 使用 Stream Load 将 JSON 数据导入 bitmap_table。 在此过程中，使用 base64_to_bitmap 将 JSON 文件中的 Base64 字符串转换为 Bitmap 数据。

1. 在 StarRocks 中创建一个数据库和一个表。 在此示例中，创建了一个 Primary Key 表。

   CREATE database bitmapdb;
   USE bitmapdb;
   CREATE TABLE `bitmap_table` (
   `tagname` varchar(65533) NOT NULL COMMENT "Tag name",
   `tagvalue` varchar(65533) NOT NULL COMMENT "Tag value",
   `userid` bitmap NOT NULL COMMENT "User ID"
   ) ENGINE=OLAP
   PRIMARY KEY(`tagname`, `tagvalue`)
   COMMENT "OLAP"
   DISTRIBUTED BY HASH(`tagname`)
   PROPERTIES (
   "replication_num" = "3",
   "storage_format" = "DEFAULT"
   );

2. 使用Stream Load将 JSON 数据导入 bitmap_table。

   假设有一个名为 simpledata 的 JSON 文件。 该文件具有以下内容，并且 userid 是一个 Base64 编码的字符串。

   {
       "tagname": "Product", "tagvalue": "Insurance", "userid":"AjowAAABAAAAAAACABAAAAABAAIAAwA="
   }

   使用 base64_to_bitmap 将 userid 转换为 Bitmap 值。

   curl --location-trusted -u <username>:<password>\
       -H "columns: c1,c2,c3,tagname=c1,tagvalue=c2,userid=base64_to_bitmap(c3)"\
       -H "label:bitmap123"\
       -H "format: json"\
       -H "jsonpaths: [\"$.tagname\",\"$.tagvalue\",\"$.userid\"]"\
       -T simpleData http://host:port/api/bitmapdb/bitmap_table/_stream_load

3. 从 bitmap_table 查询数据。

   mysql> select tagname,tagvalue,bitmap_to_string(userid) from bitmap_table;
   +--------------+----------+----------------------------+
   | tagname      | tagvalue | bitmap_to_string(`userid`) |
   +--------------+----------+----------------------------+
   | Product      | Insurance      | 1,2,3                |
   +--------------+----------+----------------------------+
   1 rows in set (0.01 sec)