注意这不是官方支持的Google产品。 布谷鸟指数 概述 （ ，CI）是一种轻量级的二级索引结构，它以节省空间的方式表示键和列分区之间的多对多关系。 CI的核心是将大小可变的指纹与指示合格分区的压缩位图相关联。 它解决什么问题？ 传统上，通过为每个分区维护一个过滤器（例如Bloom过滤器）来索引该分区中包含的所有唯一键值，来查找可能包含给定查找关键字的所有分区的问题得以解决： Partition 0: A, B => Bloom filter 0 Partition 1: B, C => Bloom filter 1 ... 要识别包含密钥的所有分区，我们需要探查所有每个分区的过滤器（可能很多）。 由于布隆过滤器可能会返回假阳性，因此我们有可能（例如1％）意外地将阴性分区识别为阳性。 在上面的示例中，对键A的查找可能返回分区0（真肯定）和1（假肯定）。 根据存储介质的不同，错误的肯定

开源的分布式位图索引。 想要贡献？ 最简单的方法之一就是 。 我们从每一次讨论中学习！ 文件 有关安装和使用Pilosa的信息，请参见我们的。 入门 。 使用默认配置 ： pilosa server 并确认它正在运行： curl localhost:10101/nodes 请跟随，以更好地了解Pilosa的功能。 资料模型 查看Pilosa如何工作。 查询语言 您可以使用（PQL）在控制台中直接与Pilosa进行交互。 客户图书馆 支持以下语言的库： 执照 核心的Pilosa代码库和所有默认内部版本（称为Pilosa社区版）均已完全获得Apache许可证2.0版的许可。 如果您使用enterprise构建标记（Pilosa Enterprise Edition）构建Pilosa，则该构建将包含根据GNU Affero通用公共许可证（AGPL）许可的功能。 企业代码完全位于目录中。 有关的更多信息，请参见和 。 得到支持 您可以通过与我们联系以寻求支持。 贡献 Pilosa是一个开源项目。 请参阅我们的参与以获取有关如何参与的信息。