现象:phoenix刚建表时查找很快,随着数据导入越来越多,查询越来越缓慢,执行explain这个表的计划都需要好几秒,但在hbase shell里查询很快 问题定位:这个是由于system.static表数据量太大造成,每次查询都会去读这张表数据 解决方案:修改org.apache.phoenix.coprocessor.MetaDataEndpointImpl,注解这句话: //stats = StatisticsUtil.readStatistics(statsHTable, physic

转自:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/31799255 mark 写在前面 本文2014年7月份发表于InfoQ,HBase的PMC成员Ted Yu先生参与了审稿并于给予了肯定.该方案设计之初仅寄希望于通过二级索引提升查询性能,由于在前期架构时充分考虑了通用性以及对复杂条件的支持,在后来的演变中逐渐被剥离出来形成了一个通用的查询引擎.Ted Yu对“查询决策器”表示了关心,他指出类似的组件同时也是Phoenix, Impala用于支持

上一篇文章:我要上谷歌 Mysql,关系型数据库: HBase,NoSql数据库. 查询Mysql和查询HBase,到底哪个速度快呢? 与一些真正的大牛讨论时,他们说HBase写入速度,可以达到每秒1W.而HBase的理想速度为每秒10W. 来个实验说明一下,此实验只能表明,当前环境下运行状态.我的实验效果,没有到1W,还在优化中… 环境: 有3台虚拟机,运行Hadoop集群:3台虚拟机也在跑HBase:master,node1,node2 master上,同时安装了Mysql数据库. 目前有这

[Author]: kwu [解决]hive与hbase表结合级联查询的问题.hive两个表以上,关联查询时出现长时无法返回的情况. 同一时候也不出现,mr的进度百分比. 查询日志如图所看到的: 解决问题,须要改动配置 set hive.auto.convert.join = false; 或者 <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>false</value> </pro

hbase基于hue的查询语法 登录地址 https://hue-ui.xiaoniangao.cn 界面操作说明 进入hue中的hbase 进入表的查询界面 界面说明 查询语句 ,表示结束查询,可以不加 主键查询 输入主键 rowkey1,rowkey2 说明:只输入主键查询 例1:00000051|1538229142 例2:00000051|1538229142,00000051|1538230148 根据主键的前缀查询 row_prefix*, 说明:根据主键的前几位进行模糊查询,默认只

大家都知道在MySQL中,MyISAM比InnoDB查询快,但很多人都不知道其中的原理. 今天我们就来聊聊其中的原理,另外也验证下是否MyISAM比InnoDB真的查询快. 在探索其中原理之前,我们先验证下查询速度. 验证 下面我们一起来验证两个问题: 1.通过主键查询,MyISAM是否比InnoDB查询快? 2.通过非主键字段查询,MyISAM是否比InnoDB查询快? 验证前准备 订单表结构: CREATE TABLE `trade` ( `id` INT(11) NULL DEFAULT

1.建表 执行建表语句 $ . ../examples/stock_symbol.sql 其中../examples/stock_symbol.sql是建表的sql语句 CREATE TABLE IF NOT EXISTS WEB_STAT ( HOST ) NOT NULL, DOMAIN VARCHAR NOT NULL, FEATURE VARCHAR NOT NULL, DATE DATE NOT NULL, USAGE.CORE BIGINT,--usage指定列族名 USAGE.DB

1. 创建HBase 表 create 'hbase_test','user' 2. 插入数据 put 'hbase_test','111','user:name','jack' put 'hbase_test','111','user:age','18' 查看HBase表中数据 3. 创建Hive外部表关联Hbase create external table hbase_test1( id int, name string, age int ) STORED BY 'org.apache.h

Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs对HBase数据进行增删改查,构建二级索引.当然,开源产品嘛,自然需要注意“避坑”啦,阿丸会把使用方式和最佳实践都告诉你. 1.什么是Phoenix Phoenix完全使用Java编写,将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描,并编排执行以生成标准的JDBC结果集.Phoenix主要能做以下这些事情: 将SQL查询编译为HBase扫描scan 确定scan的开始和停止位置 将scan并行执行 将where子句中

 Mysql慢查询和慢查询日志分析   众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的.下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化. 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like "%slow%"; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下   log-slow-queries 

[问题]Mongoose如何实现统计查询.关联查询  发布于 4 年前  作者 a272121742  13025 次浏览 最近业务上提出一个需求,要求能做统计,我们设计的文档集,统计可能跨越的文档会比较多,想问一下,mongoose能实现统计查询和关联查询吗? 例如student文档对象有subject文档对象,subject文档对象有score属,查询所有学员的成绩.我个人的思路就是一般的解决方案,先查询所有学员,再查询所有分数,然后遍历做累加统计 StudentDao.find().sel

一.多表的创建 from django.db import models # Create your models here. class Author(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() au = models.OneToOneField(to='AuthorDetail',to_fiel

1.安装mysqlsla Source code     wget http://hackmysql.com/scripts/mysqlsla-2.03.tar.gz tar zvxf mysqlsla-2.03.tar.gz cd mysqlsla-2.03 perl Makefile.PL make make install perl Makefile.PL会报错,根据出错内容百度下都有相关信息,无非yum install一些东西 2.使用mysqlsla语法 Source code    

一.请求体查询 请求体 search API, 之所以称之为请求体查询(Full-Body Search),因为大部分参数是通过http请求体而非查询字符串来传递的. 请求体查询:不仅可以处理自身的查询请求,还允许你对结果进行片段强调(高亮).对所有或部分结果进行聚合分析,同时还可以给出 你是不是想找 的建议,这些建议可以引导使用者快速找到他想要的结果. 某些特定语言(特别是 JavaScript)的 HTTP 库是不允许 GET 请求带有请求体的,可以用POST代替. 1.空查询 空查询,空的

mysql查询.子查询.连接查询 一.mysql查询的五种子句 where子句(条件查询):按照“条件表达式”指定的条件进行查询. group by子句(分组):按照“属性名”指定的字段进行分组.group by子句通常和count().sum()等聚合函数一起使用. having子句(筛选):有group by才能having子句,只有满足“条件表达式”中指定的条件的才能够输出. order by子句(排序):按照“属性名”指定的字段进行排序.排序方式由“asc”和“desc”两个参数指出,默

一.mysql查询的五种子句 where子句(条件查询):按照“条件表达式”指定的条件进行查询. group by子句(分组):按照“属性名”指定的字段进行分组.group by子句通常和count().sum()等聚合函数一起使用. having子句(筛选):有group by才能having子句,只有满足“条件表达式”中指定的条件的才能够输出. order by子句(排序):按照“属性名”指定的字段进行排序.排序方式由“asc”和“desc”两个参数指出,默认是按照“asc”来排序,即升序.

连表查询 [实例]通过例子来熟悉连表查询的概念 # 第一步:建表 # 建立英雄职业分类表格 create table classification( id int, name varchar(20) ); # 英雄属性表格 create table hero( id int primary key auto_increment, name varchar(20), sex enum('male','female') not null default 'male', cd int, # 技能时间

目录 查询背景 一.like查询 二.json函数查询 三.联合索引查询 四.全文索引查询 结论 查询背景 有一个表tmp_test_course大概有10万条记录,然后有个json字段叫outline,存了一对多关系(保存了多个编码,例如jy1577683381775) 我们需要在这10万条数据中检索特定类型的数据,目标总数据量:2931条 SELECT COUNT(*) FROM tmp_test_course WHERE `type`=5 AND del=2 AND is_leaf=1 我

一.F查询和Q查询 1.1 F查询 在上面所有的例子中,我们构造的过滤器都是将字段值与某个我们自己设定的常量做比较.如果是对两个字段的值做比较,那这时候就要用到F查询了. Django提供F()来做这样的比较.F()的实例可以在查询中引用字段,来比较同一个model实例中的两个不同字段的值. 实例1: 查询出卖出数大于库存数的商品 from django.db.models import F ret1=models.Product.objects.filter(maichu__gt=F('kuc

MySQL慢查询配置 1. 慢查询有什么用? 它能记录下所有执行超过long_query_time时间的SQL语句, 帮你找到执行慢的SQL, 方便我们对这些SQL进行优化. 2. 如何开启慢查询? 首先我们先查看MYSQL服务器的慢查询状态是否开启.执行如下命令: show variables like '%quer%'; 我们可以看到当前log_slow_queries状态为OFF, 说明当前并没有开启慢查询. 开启慢查询非常简单, 操作如下: 在[mysqld]中添加如下信息: [mysq

Linq to SQL 语法查询(链接查询,子查询 & in操作 & join,分组统计等) 子查询 描述:查询订单数超过5的顾客信息 查询句法: var 子查询 = from c in ctx.Customers where (from o in ctx.Orders group o by o.CustomerID into o where o.Count() > 5 select o.Key).Contains(c.CustomerID) select c; in 操作 描述:查