简介
本文描述了一种列存储方式和对应的查询方法，这种存储方式具有更好的查询性能和更小的存储空间。

And查询

本文先用直观的图形方式展示and查询时的方式，这也是算法要解决的问题核心。
通常在OLAP数据查询时，需要进行and处理，例如你需要获取 year = 2017 and customer = 13 的数据，这在列存储中实际是对值 year的2017这个列和 customer的13列进行and操作，而这些列一般都使用位图的方式存储。
市面上有很多位图的存储方式，比如WAH, EWAH, Concise和Roaring Bitmap。他们有各自的优缺点，今天我设计的就是一个新的存储方法，我给他起了一个名字，MaxMinT。
OLTP数据也是如此，只不过OLTP通常使用行存储而不是列存储，因此不适合此算法。
下图展示了这两个列的数据抽象概念，空白的区域表示全部都是0的数据，而阴影的部分表示具有比较密集的有效数据的区域。当进行and 操作时，结果就是红色原因部分的区域，即共同拥有的部分。

为找到这些红色区域，我们首先从开头的位置创建一条线，从程序上来说就是创建一个游标，初始化为0。

检测所有参与and运算的列，在这个案例中只有两个列year.2017和customer.13，顺序扫描这些列，确定列是否处于空白区域，如果是，那么获得到此空白区域的最下端位置nextPos，如果阴影区域，不用计算下端位置。

如果至少有一列处于空白区域，那么获取到nextPos的最大值，将游标移动到此位置，表示这些位置没有任何输出结果，如下图所示。

现在，继续重复刚才的扫描，由于当前位置没有任何一个列处于空白区域，那么就获取这些列的阴影最下端位置，现在我们获取这些阴影区域的最小值，将游标移动到此位置，那么这个区域就是有效的区域，作为and的输出结果，如下图所示。

重复此操作，直到文件的末尾。

 我将在第二章介绍数据的存储方式。

一种更高查询性能的列存储方式MaxMinT 第一部分