大家好，关于bit filed很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于bitfiled的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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如何在IAR环境中定义sbitC语言的结构体位定义问题Elasticsearch之Doc Value与Fielddatafile中文是什么意思如何在IAR环境中定义sbitIAR用位域。
IO口位域可以自己定义，或者直接用IAR头文件的。
比如
sbitRED=P1^3;
对应IAR:
#include<ioat89s52.h>
#defineREDP1_bit.P1_3
bithead;//接收头标志
IAR可以这样定义
__bdatabitfiledbit_flags;
#defineheadbit_flags.bit0
#definec_errorbit_flags.bit1
#definefinishbit_flags.bit2
#definerepeatflagbit_flags.bit3
没用过IAR，网上找的，换一下bit_flags
C语言的结构体位定义问题按照名字定义，u无符号int整形，数字816，表示多少位的整形，
1字节uint8_t
2字节uint16_t
4字节uint32_t
8字节uint64_t
详情参考:http://www.cnblogs.com/baochun968/archive/2011/10/19/2218008.html
bit0:1这句话定义了一个位域，bit0是该位域的域名，而且bit0只占用一个位。
位域是指信息在存储时，并不需要占用一个完整的字节，而只需占几个或一个二进制位。为了节省存储空间，并使处理简便，C语言提供了一种数据结构，称为“位域”或“位段”。所谓“位域”是把一个字节中的二进位划分为几个不同的区域，并说明每个区域的位数。每个域有一个域名，允许在程序中按域名进行操作。这样就可以把几个不同的对象用一个字节的二进制位域来表示。
参考:http://zhidao.baidu.com/question/391684179.html
所以上面的结构体，一个元素属性占一位，前面的是2字节，后面也是两个字节。本质上没有区分吧
常规下可以这样测试上面的代码
#include<stdio.h>
typedefunsignedshortuint16_t;
typedefunsignedcharuint8_t;
typedefstruct
{
uint16_tbit0:1;
uint16_tbit1:1;
uint16_tbit2:1;
uint16_tbit3:1;
uint16_tbit4:1;
uint16_tbit5:1;
uint16_tbit6:1;
uint16_tbit7:1;
uint16_tbit8:1;
uint16_tbit9:1;
uint16_tbit10:1;
uint16_tbit11:1;
uint16_tbit12:1;
uint16_tbit13:1;
uint16_tbit14:1;
uint16_tbit15:1;
}BITS161;
typedefstruct
{
uint8_tbit0:1;
uint8_tbit1:1;
uint8_tbit2:1;
uint8_tbit3:1;
uint8_tbit4:1;
uint8_tbit5:1;
uint8_tbit6:1;
uint8_tbit7:1;
uint8_tbit8:1;
uint8_tbit9:1;
uint8_tbit10:1;
uint8_tbit11:1;
uint8_tbit12:1;
uint8_tbit13:1;
uint8_tbit14:1;
uint8_tbit15:1;
}BITS162;
intmain(){
printf("%d,%d",sizeof(BITS161),sizeof(BITS162));
return0;
}
输出为2，2，表示结构体都是两个字节。但是如果typedefunsignedintuint16_t;就是用通常的4字节整形表示uint16_t，上面的结构体至少要一个int长度，输出为4,2
Elasticsearch之Doc Value与Fielddata倒排索引在搜索包含指定term的doc时非常高效，但是在相反的操作时表现很差：查询一个文档中包含哪些term。具体来说，倒排索引在搜索时最为高效，但在排序、聚合等与指定filed相关的操作时效率低下，需要用doc_values。
倒排索引将term映射到包含它们的doc，而docvalues将doc映射到它们包含的所有词项，下面是一个示例：
当数据被逆置之后，想要收集到Doc_1和Doc_2的唯一token会非常容易。获得每个文档行，获取所有的词项，然后求两个集合的并集。
其实，DocValues本质上是一个序列化了的列式存储结构，非常适合排序、聚合以及字段相关的脚本操作。而且这种存储方式便于压缩，尤其是数字类型。压缩后能够大大减少磁盘空间，提升访问速度。下面是一个数字类型的DocValues示例：
列式存储意味着有一个连续的数据块：[100,1000,1500,1200,300,1900,4200]。因为我们已经知道他们都是数字（而不是像文档或行中看到的异构集合），所以可以使用统一的偏移量来将他们紧紧排列。
而且，针对这样的数字有很多种压缩技巧。你会注意到这里每个数字都是100的倍数，DocValues会检测一个段里面的所有数值，并使用一个最大公约数，方便做进一步的数据压缩。
比如，这个例子中可以用100作为公约数，那么以上数字就变为[1,10,15,12,3,19,42]，可用很少的bit就能存储，节约了磁盘空间。一般来说，DocValues按顺序来检测以下压缩方案：
String类型使用顺序表，按和数字类型类似的方式编码。String类型去重后排序，然后写入一个表中，并分配一个ID号，然后这些ID号就被当做数字类型的DocValues。这意味着字符串享有许多与数字相同的压缩特点。
DocValues是在字段索引时与倒排索引同时生成，而且生成以后是不可变的。
DocValue默认对除了analyzedString外的所有字段启用（因为分词后会生成很多token使得DocValues效率降低）。但是当你知道某些字段永远不会进行排序、聚合以及脚本操作的时候可以禁用DocValues以节约磁盘空间提升索引速度，示例如下：
以上配置以后，session_id字段就只能被搜索，不能被用于排序、聚合以及脚本操作了。
还可以通过设定doc_values为true，index为no来让字段不能被搜索但可以用于排序、聚合以及脚本操作：
DocValue的特点就是快速、高效、内存友好，使用由linuxkernel管理的文件系统缓存弹性存储。docvalues在排序、聚合或与字段相关的脚本计算得到了高效的运用，任何需要查找某个文档包含的值的操作都必须使用它。如果你确定某个filed不会做字段相关操作，可以直接关掉doc_values，节约内存，加快访问速度。
上文说过，在排序、聚合以及在脚本中访问field值时需要一个与倒排索引截然不同的数据访问模式：不同于倒排索引中的查找term->找到对应docs的过程，我们需要直接查找doc然后找到指定某个filed中包含的terms。
大多数field使用索引时、磁盘上的doc_values来支持这种访问模式，但是分词了的Stringfiled不支持DocValues，而是使用一种叫FieldData的数据结构。
FieldData主要是针对analyzedString，它是一种查询时（query-time）的数据结构。
FieldData缓存主要应用场景是在对某一个field排序或者计算类的聚合运算时。它会把这个field列的所有值加载到内存，这样做的目的是提供对这些值的快速文档访问。为field构建FieldData缓存可能会很昂贵，因此建议有足够的内存来分配它，并保持其处于已加载状态。
FieldData是在第一次将该filed用于聚合，排序或在脚本中访问时按需构建。FieldData是通过从磁盘读取每个段来读取整个反向索引，然后逆置term->doc的关系，并将结果存储在JVM堆中构建的。
所以，加载FieldData是开销很大的操作，一旦它被加载后，就会在整个段的生命周期中保留在内存中。
这了可以注意下FieldData和DocValues的区别。较早的版本中，其他数据类型也是用的FieldData，但是目前已经用随文档索引时创建的DocValues所替代。
JVM堆内存资源是非常宝贵的，能用好它对系统的高效稳定运行至关重要。FieldData是直接放在堆内的，所以必须合理设定用于存放它的堆内存资源数。ES中控制FieldData内存使用的参数是indices.fielddata.cache.size，可以用x%表示占该节点堆内存百分比，也可以用如12GB这样的数值。默认状况下，这个设置是无限制的，ES不会从FieldData中驱逐数据。如果生成的fielddata大小超过指定的size，则将驱逐其他值以腾出空间。使用时一定要注意，这个设置只是一个安全策略而并非内存不足的解决方案。因为通过此配置触发数据驱逐，ES会立刻开始从磁盘加载数据，并把其他数据驱逐以保证有足够空间，导致很高的IO以及大量的需要被垃圾回收的内存垃圾。
举个例子来说：每天为日志文件建一个新的索引。一般来说我们只对最近几天数据感兴趣，很少查询老数据。但是，按默认设置FieldData中的老索引数据是不会被驱逐的。这样的话，FieldData就会一直持续增长直到触发熔断机制，这个机制会让你再也不能加载更多的FieldData到内存。这样的场景下，你只能对老的索引访问FieldData，但不能加载更多新数据。所以，这个时候就可以通过以上配置来把最近最少使用的FieldData驱逐以够新进来的数据腾空间。
FieldData是在数据被加载后再检查的，那么如果一个查询导致尝试加载超过可用内存的数据就会导致OOM异常。ES中使用了FieldDataCircuitBreaker来处理上述问题，他可以通过分析一个查询涉及到的字段的类型、基数、大小等来评估所需内存。如果估计的查询大小大于配置的堆内存使用百分比限制，则断路器会跳闸，查询将被中止并返回异常。
断路器是工作是在数据加载前，所以你不用担心遇到FieldData导致的OOM异常。ES拥有多种类型的断路器：
可以根据实际需要进行配置。
FieldData是为分词String而生，它会消耗大量的java堆空间，特别是加载基数（cardinality）很大的分词Stringfiled时。但是往往对这种类型的分词Field做聚合是没有意义的。
值得注意的是，FieldData和DocValues的加载时机不同，前者是首次查询时，后者是doc索引时。还有一点，FieldData是按每个段来缓存的。
doc_values与fielddata一个很显著的区别是，前者的工作地盘主要在磁盘，而后者的工作地盘在内存。
索引速度稍低这个是相对于fielddata方案的，其实仔细想想也可以理解。拿排序举例，相对于一个在磁盘排序，一个在内存排序，谁的速度快不言自明。
在ES1.x版本的官方说法是，
虽然速度稍慢，doc_values的优势还是非常明显的。一个很显著的点就是它不会随着文档的增多引起OOM问题。正如前面说的，doc_values在磁盘创建排序和聚合所需的正排索引。这样我们就避免了在生产环境给ES设置一个很大的HEAP_SIZE，也使得JVM的GC更加高效，这个又为其它的操作带来了间接的好处。
而且，随着ES版本的升级，对于doc_values的优化越来越好，索引的速度已经很接近fielddata了，而且我们知道硬盘的访问速度也是越来越快（比如SSD）。所以doc_values现在可以满足大部分场景，也是ES官方重点维护的对象。
所以我想说的是，docvalues相比fielddata还是有很多优势的。所以ES2.x之后，支持聚合的字段属性默认都使用doc_values，而不是fielddata。
GlobalOrdinals是一个在DocValues和FieldData之上的数据结构，它为每个唯一的term按字典序维护了一个自增的数字序列。每个term都有自己的一个唯一数字，而且字母A的全局序号小于字母B。特别注意，全局序号只支持String类型的field。
请注意，DocValues和FieldData也有自己的ordinals序号，这个序号是特定segment和field中的唯一编号。通过提供SegmentOrdinals和GlobalOrdinals间的映射关系，全局序号只是在此基础上创建，后者（即全局序号）是在整个shard分片中是唯一的。
一个特定字段的GlobalOrdinals跟一个分片中的所有段相关，而DocValues和FieldData的ordinals只跟单个段相关。因此，只要是一个新段要变得可见，那么就必须完全重建全局序号。
也就是说，跟FieldData一样，在默认情况下全局序号也是懒加载的，会在第一个请求FieldData命中一个索引时来构建全局序号。实际上，在为每个段加载FieldData后，ES就会创建一个称为GlobalOrdinals（全局序号）的数据结构来构建一个由分片内的所有段中的唯一term组成的列表。
全局序号的内存开销小的原因是它由非常高效的压缩机制。提前加载的全局序号可以将加载时间从第一次搜索时转到全局序号刷新时。
全局序号的加载时间依赖于一个字段中的term数量，但是总的来说耗时较低，因为来源的字段数据都已经加载到内存了。
全局序号在用到段序号的时候很有用，比如排序或者termsaggregation，可以提升执行效率。
我们举个简单的例子。比如有十亿级别的doc，每个doc都有一个status字段，但只有pending,published,deleted三个状态数据。如果直接存整个String数据到内存，那么就算每个doc有15字节，那么一共就是差不多14GB的数据。怎么减少占用空间呢？首先想到的就是用数字来进行编码，码表如下：
这样的话，初始的那三个String就只在码表内被存了一次。FieldData中的doc就可以直接用编码来指向实际值：
这样编码以后，直接把数据量压缩了十倍左右。但有个问题是FieldData是按每个段来分别加载、缓存的。那么就会出现一个情况，如果一个段内的doc只有deleted和published两个状态，那么就会导致该FieldData算出来的码表只有0和1，这就和拥有3个状态的段算出的FieldData码表不同。这样的话，聚合的时候就必须一个段一个段的计算，最后再聚合，十分缓慢，开销巨大。
ES的做法是用GlobalOrdinals这种构建在FieldData之上的小巧数据结构，编码会结合所有段来计算唯一值然后存放为一个序号码表。这样一来，termaggregation可以只在全局序号上进行聚合，而且只会在聚合的最终阶段来计算从序号到真实的String值一次。这个机制可以提升聚合的性能3-4倍。
file中文是什么意思file有文件的意思，也有归纳的意思，你们最常用到的是哪种意思?下面我为大家带来file中文是什么意思，欢迎大家一起学习!
file的英语音标英[faɪl]美[faɪl]
file的时态过去分词:filed复数:files过去式:filed现在分词:filing
file的意思vt.提出(离婚诉讼或其他讼案);把…归档;用锉锉;发稿，寄给报社;
vi.发送(报道给报社);排成一行行走;提出申请;
n.文件(夹);档案;纵列;锉刀;
file的近义词n.[计]文件;档案;文件夹;[机]锉刀
document,portfolio,paper,record,folder
vt.提出;锉;琢磨;把…归档
introduce,present,prefer,advance,putin
vi.列队行进;用锉刀锉
procession
file的同根词词根：file
n.
filing文件归档;锉;锉屑
filer锉磨工人;文件编档员;文件装钉员
vt.
filing锉(file的现在分词)
file的词语辨析record,document,filerecord记录;
document文件，文献
file档案，文件;
file的词汇搭配filein陆续编入;编入档内
onfile存档;记录下来备查
filesystem[计]文件系统
infile依次;鱼贯;成二列纵队
filename文件名;档案名
filemanagement[计]文件管理
fileformat[计]文件格式
textfile[计]文本文件
filetransfer文件传输;
datafile数据文件
filesize文件大小;档案大小
imagefile影像档案，图象档案
sourcefile[计]源文件
logfile日志文件
filesharing[计]文件共享
executablefile可执行文件
singlefilen.单行;一列纵队
fileinto鱼贯而入，排队进去
outputfile输出文件
openfile打开文件
fileattribute[计]文件属性;
filesharing档案分享;
headerfile头文件;
batchfile批次档;
textfile[计]文本文件;
FileInfo文件简介;
filemanagement[计]文件管理
objectfile[计]目标文件;
swapfile[计]交换文件
file的英语例句1.Substantialnumbersofrankandfilemembersignoredtheirunion'sadvice.
有相当一部分普通员工不理睬工会的建议。
2.Ilookedyouraddressupinthepersonnelfile.
我在人事档案里找到了你的地址。
3.Wewerewalkinginsinglefiletothelake.
我们正排成一列朝湖边走去。
4.Therewaswidespreadsupportforhimamongtherankandfile.
那些普通职员们都普遍支持他。
5.TheFBIkeptavoluminousfileonPabloPicasso.
联邦调查局保存了有关巴勃罗·毕加索的大量档案。
6.Doubleclickontheicontoopenthefile.
双击图标打开文件。
7.Heiseligiblenowtofileamotionforanewtrial.
他现在有资格提议重新进行审判。
8.Itisthesecondairlineintwomonthstofileforbankruptcy.
这是两个月内第二家申请破产的航空公司。
9.Youmustrecordandkeepafileofallexpenses.
必须对所有花费进行记录并存档。
10.Heturnedthepagesofafileinfrontofhim.
他翻阅面前的文件。
11.We'llkeepyourdetailsonfile.
我们会把有关你的详细信息记录在档。
12.HisfingerprintswereonfileinWashington.
他的指纹已在华盛顿记录在档。
13.Hefailedtofiletaxreturnsfor1982.
他没有呈报1982年的纳税申报单。
14.Theyquestionedtheaccuracyoftheinformationinthefile.
他们怀疑档案中信息的正确性。
15.Imadeabitofaboobthrowingthatfileaway.
我犯了个愚蠢的错误，把那份文件扔掉了。
文章分享结束，bit filed和bitfiled的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！