标签是指用“是否”型数据来实现某种标记，计算时要过滤出指定几个标签都为“是”的数据，再做进一步统计。比如：用标签表示客户是否为白领、是否活跃、是否注册等等，要统计“活跃”、“注册”两个标签都为“是”的客户数量。

标签在数据库中一般用布尔型字段来存储。如果只有几个或几十个，那就简单地把过滤条件写在 WHERE 中就可以了。但实际应用中，标签的总数有可能达到成百上千个。数据库表不支持这么多字段，要分成多个表，再做 JOIN，在数据量很大时，大表连接的性能非常差。

为了避免大表连接，还可以把几千个布尔字段转列为行，用一个“标签号”字段存储，计算时先分组再过滤、统计。但这个分组结果集很大，需要外存缓存，性能还是很差。

如果用整数的二进制位来存储标签（0 代表否，1 代表是），那么 16 位小整数就能存 16 个标签，100 个小整型字段就能存 1600 个标签，可以有效减少数据量，避免大表连接。

但是，数据库不支持一位相当于一列的按位存储、计算，无法实现这种性能优化方法。

集算器 SPL 支持更丰富的存储格式和运算逻辑，可以方便地实现这个方案。

1、预处理数据，转换为按位存储。

=cs.new(…,bits(flag1,flag2,…,flag16):f1)，使用 bits 函数即可把原来的 16 个标签字段 flag1,…,flag16（取值为 0 和 1）转换成一个 16 位整数，即将 16 个字段转换成一个字段。

比如，flag4=1，flag7=1，其它都是 0，则转换出来 f1 即是二进制数 0001001000000000，用十进制写出来是 4608，也就是用一个整数 4608 表示了这 16 个标签的取值。

2、对预处理好的数据进行标签过滤、统计。

假设要过滤出标签 flag4、flag8 为 1 的数据，就要判断转换后的 f1 字段中第 4、8 位是否为 1。用位运算可以很容易判断，即用二进制数 0001000100000000 和 f1 做对位“相与”运算，结果仍然是这个二进制数则表示相应的位都是 1。即 and(f1,4352)==4352，其中 4352 就是二进制数 0001000100000000 转换成十进制的数值。

针对标签的过滤运算可以写成这样的形式：

=file("T.ctx").open().cursor(id,…;and(f1,4352)==4352 && …)

这时不需要做大表 JOIN，只要进行简单的位运算就可以一次判断出多个标签的条件，性能可以大幅提升。

实测表明，在同等硬件环境下，用 SPL 实现的这种方案比 Spark 上的 SQL 快了 200 倍！

更详细的实现方法在这里：SQL 提速：二值标签

还有案例：我们怎样把 X 银行用户画像客群交集计算提速 200+ 倍