Phoenix创建Hbase二级索引 官方文档 1. 配置Hbase支持Phoenix创建二级索引   1.  添加如下配置到Hbase的Hregionserver节点的hbase-site.xml  <!-- phoenix regionserver 配置参数 --> <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regio

摘要 HBase只提供了一个基于字典排序的主键索引,在查询中你只能通过行键查询或扫描全表来获取数据,使用Phoenix提供的二级索引,可以避免在查询数据时全表扫描,提高查过性能,提升查询效率   测试环境: 数据约370万 数据格式:(数据来自搜狗实验室) 三节点集群(一主两从,hadoop和HBase属同一集群)   目录 Covered Indexes(覆盖索引) Functional indexes(函数索引) Global indexes(全局索引) Local indexes(本地索引

date: 2020-09-27 13:50:00 updated: 2020-09-28 16:30:00 Phoenix创建索引源码过程 org.apache.phoenix.index.IndexMaintainer public byte[] buildRowKey(ValueGetter valueGetter, ImmutableBytesWritable rowKeyPtr, byte[] regionStartKey, byte[] regionEndKey, long ts)

Phoenix Hbase适合存储大量的对关系运算要求低的NOSQL数据,受Hbase 设计上的限制不能直接使用原生的API执行在关系数据库中普遍使用的条件判断和聚合等操作.Hbase很优秀,一些团队寻求在Hbase之上提供一种更面向普通开发人员的操作方式,Apache Phoenix即是. Phoenix 基于Hbase给面向业务的开发人员提供了以标准SQL的方式对Hbase进行查询操作,并支持标准SQL中大部分特性:条件运算,分组,分页,等高级查询语法. 目录 Phoenix 1.Phoen

Oracle数据库中,有两种类型的分区索引,全局索引和本地索引,其中本地索引又可以分为本地前缀索引和本地非前缀索引.下面就分别看看每种类型的索引各自的特点. 全局索引以整个表的数据为对象建立索引,索引分区中的索引条目既可能是基于相同的键值但是来自不同的分区,也可能是多个不同键值的组合. 全局索引既允许索引分区的键值和表分区键值相同,也可以不相同.全局索引和表之间没有直接的联系,这一点和本地索引不同. SQL> create table orders (     order_no      num

idea使用起来的确挺顺手的,但遇到一些问题时,直接百度很难有答案,只能自己慢慢摸索了. 今天在倒腾idea仓库索引的时候,就出事情啦. 先说idea更新本地仓库索引吧,打开settings-->Build,Execution-->Build Tools-->Maven-->Repositories 这里有两个,上面那个是本地索引,有时候你会发现,自己仓库里明明有jar包了,但是在pom文件中就是不提示,这个时候,就可以选中本地库,然后点击右侧Update就可以啦.如果还不行的话,

背景 分区表创建好了之后,如果需要最大化分区表的性能就需要结合索引的使用,分区表有两种索引:本地索引和全局索引.既然存在着两种的索引类型,相信存在即合理.既然存在就会有存在的原因,也就是在特定的场景中就更能发挥出索引的性能的: 本文档通过测试,总结出两种索引的适合的场景: 测试环境 数据库版本:11.2.0.3 分区表的创建脚本: CREATE TABLE SCOTT.PTB ( GG1DM VARCHAR2(9 BYTE), SL NUMBER(18,4) , DJBH VARCHAR2(20

上一篇介绍了Phoenix基于HBase的二级索引的基本知识,这一篇介绍一下和索引相关的一致性和优化相关内容. 一致性的保证 Phoenix客户端在成功提交一个操作并且得到成功响应后,就代表你所做的操作已经成功应用到原表和相关的索引表中.换句话说,索引表的维护和处理原表数据是同步的,并且各自是强一致性保证的.但是因为索引表和原表是在不同的表中,根据表的属性和索引的类型,当服务端崩溃导致一次提交失败时,原表和索引表中的数据就会有一些变化.所以在使用二级索引的时候,就要根据需求个用例充分考虑. 下面

Phoenix使用HBase作为后端存储,对于HBase来说,我们通常使用字典序的RowKey来快速访问数据,除此之外,也可以使用自定义的Filter来搜索数据,但是它是基于全表扫描的.而Phoenix提供的二级索引是可以避开全表扫描,是在HBase中快速查找或批量检索数据的另一个选择.下面的例子使用如下表进行测试: ) ), age INTEGER, createtime DATE) 本文的SQL Client是SQuirrel 3.7.1. 覆盖索引 Covered Indexes Phoe

Hadoop生态圈-phoenix(HBase)的索引配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 创建索引是为了优化查询,我们可以在phoenix上配置索引方式. 一.修改hbase配置文件,以便支持索引  1>.xrsync.sh 脚本内容 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xrsync.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhe

摘要: 目前HBASE只有基于字典序的主键索引,对于非主键过滤条件的查询都会变成扫全表操作,为了解决这个问题Phoenix引入了二级索引功能.然而此二级索引又有别于传统关系型数据库的二级索引,本文将详细描述Phoenix中二级索引功能.用法和原理,希望能够对大家在业务技术选型时起到一些帮助作用. 一.概要 目前HBASE只有基于字典序的主键索引,对于非主键过滤条件的查询都会变成扫全表操作,为了解决这个问题Phoenix引入了二级索引功能.然而此二级索引又有别于传统关系型数据库的二级索引,本文将详

准备工作 创建测试表 CREATE TABLE my_table ( rowkey VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, v1 VARCHAR, v2 VARCHAR, v3 VARCHAR ); UPSERT INTO my_table values(','value1','value2','value3'); UPSERT INTO my_table values(','value1','value2','value3'); UPSERT INTO my_table v

一.Hbase集成Phoneix 1.下载 在官网http://www.apache.org/dyn/closer.lua/phoenix/中选择提供的镜像站点中下载与安装的HBase版本对应的版本.本地使用的1.2.5,故下载的apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin.tar.gz包. 2.上传并解压 tar -zxvf apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin.tar.gzmv apache-phoenix-4.13.1-HBase

索引的修复可以通过2种方式,(关于pehoenix的索引的生命周期可以参考  https://community.hortonworks.com/articles/58818/phoenix-index-lifecycle.html 一 手工执行修复命令 依赖phoenix的自动修复命令 自动修复 Phoenix 对于索引状态异常的情况,按照设计会自动进行修复的,也就是autorebuild,不过发现在HDP2.2 下,不能正常修复,后台(regionserver)提示找不到schema针对这个

一.定义说明 oracle数据库中,存在多种对象,最常见的表和索引,索引的目的是为了加快查询:oracle建议一个表>2g时,就建议进行分区,分区表的好处此处省略,分区表有维护操作,但是某些维护操作对整个表的索引维护造成巨大开销,因此本地索引就是解决分区表管理的问题. 非分区索引创建方式,create index index_name on table_name(column_name); 查询索引状态从dba_indexes->status列查询 全局分区索引创建,create index 

环境:oracle 12.2.0.1 注:未确定10g,11g是否有这些特性.现在基本不用10g,主要用12c,11g. 毫无疑问,这种 特性对于dba或者实施人员而言显得很重要,尤其当你的数据库主要用于olap或者dw(数据仓库)环境的时候. 很多时候,如果需要在一个巨大的表上创建新的索引,例如这个表示一个基站性能数据,可能整张表有3-5亿条. 如果按照以往的操作,明显是非常可怕的事情: 消耗巨量的时间 不一定成功 可能影响业务的进行 然后,有了局部本地分区索引就不一样了. 以下就是本人的试验

背景: 网约车预约单查询: 这里面恶心的地方是: 1个时间窗口要查询6种时间:推送订单时间(来自mongodb).有效抢单时间(来自mongodb).抢单成功时间(实时kafka).取消订单时间(实时kafka).到达目的地时间(实时kafka).支付时间(实时kafka) 根据现实的业务情况,乘客即便打车了,也不是立马支付,很可能过些天才支付.所以不能做表关联,否则结果会不对(开心不) 因此需要做的就是,将一张表拆成6张表,然后做union操作 最后结果存入了Hbase,用phoenix做查询

1.如果按照索引是否分区作为划分依据,Oracle 的索引类型可以分为非分区索引,全局分区索引和本地分区索引. 2.创建演示实例 --创建非分区表create table test_partition_01( number_1 number, number_2 number, string_1 ), string_2 ) ); -- 写入数据 insert into test_partition_01(number_1, number_2, string_1, string_2) select

参考: Phoenix与HBase集成进行数据分析 HBase查询速度慢原因排查 操作1,执行查询,如下: : jdbc:phoenix:node3::/hbase> SELECT * FROM ASSET_RECORD WHERE ASSET_ID='设345-1149640126759047168'; +-----------------------------------+---------------------------+-------------------+-----------

1. HBase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容. 其在region内大多以升序的形式排列,唯一的时logTime是以降序的形式进行排列. 所以,rowKey里越靠近左边的信息越容易被检索到.其设计时,要考虑把重要的信息放左边,不重要的信息放到右边.这样可以提高查询数据的速度.最重要的提高索引速度的就是设计合适的rowKey. 在做RowKey设计时,请先考虑业务是读比写多,还