Phoenix表和索引分区,基本优化方法 优化方法 1. SALT_BUCKETS RowKey SALT_BUCKETS 分区 2. Pre-split RowKey分区 3. 分列族 4. 使用压缩 5. 二级索引 6.参数优化 优化方法 原文地址:Phoenix基本优化方法 1. SALT_BUCKETS HBASE建表之初默认一个region,当写入数据超过region分裂阈值时才会触发region分裂.我们可以通过SALT_BUCKETS方法加盐,在表构建之初就对表进行预分区.SALT

本文主要介绍Phoenix索引状态的生命周期,帮助大家解惑“为什么我的phoenix索引不能正常使用了?” 索引状态 索引总共有以下几个状态,其状态信息存储在SYSTEM.CATALOG表中.可以通过以下SQL来查看所有索引表信息: select TABLE_NAME,DATA_TABLE_NAME,INDEX_TYPE,INDEX_STATE,INDEX_DISABLE_TIMESTAMP from system.catalog where INDEX_TYPE is not null; SQ

MySQL数据和索引占用空间查询 查询所有数据库占用磁盘空间大小的SQL语句 SELECT table_schema, -- 数据库名称 concat( TRUNCATE ( sum( data_length ) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) AS data_size, -- 数据占用空间 concat( TRUNCATE ( sum( index_length ) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) AS index_size -- 索引占用空间 FR

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

索引修复基本流程

对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多,这里还是要感 谢公司提供了这样的一个环境,而且公司让我来做优化工作.当数据库中的记录不超过10万条时,很难分辨出开发人员的水平有多高,当数据库中的记录条数超过 1000万条后,还是蛮能考验开发人员的综合技术能力. 当然不是每个公司都能请得起专业的DBA,话又说过来专业的DBA也未必能来我们公司长期工作,这就不只是薪资待遇问题了还会涉及到人家的长期发展规划了,当然我也不是专业的DBA,本着能把问题解决好就是好猫的理念. 我们先看图,数

转载说明:http://www.nyankosama.com/2014/12/19/high-performance-index/ 1. 引言 随着互联网时代地到来,各种各样的基于互联网的应用和服务进入了人们的视线.然而这些各种各样的应用都是由成千上万的后端服务所支撑起来的,这些服务每天处理着海量的请求承载着巨大的压力.随着用户量的增加,逐渐地这些后端服务的某一个部分就会成为整个应用水平扩展的瓶颈,然而往往这个瓶颈就是存在于数据库.为此,对设计并维护一个高性能的数据库服务就成为了当今海量高负载服

对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多,这里还是要感谢公司提供了这样的一个环境,而且公司让我来做优化工作.当数据库中的记录不超过10万条时,很难分辨出开发人员的水平有多高,当数据库中的记录条数超过1000万条后,还是蛮能考验开发人员的综合技术能力. 当然不是每个公司都能请得起专业的DBA,话又说过来专业的DBA也未必能来我们公司长期工作,这就不只是薪资待遇问题了还会涉及到人家的长期发展规划了,当然我也不是专业的DBA,本着能把问题解决好就是好猫的理念. 我们先看图,数据库

聚蔟索引 聚蔟索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式.Innodb的聚蔟索引在同一结构保存了B-Tree索引和数据行. 当表有聚蔟索引时,它的数据行实际上存放在索引的叶子页中.下图展示了聚蔟索引中的记录是如何存放的.注意到,叶子页包含了行的全部数据,但是节点页只包含了索引列. 聚集的数据有一些重要的优点: 可以把相关的数据保存在一起.减少查找到ID后回行产生多一次的I/O 数据访问更快.聚蔟索引把数据页和索引保存在同一个B-Tree结构,比非聚蔟索引在查找数据时少一次回表查询 使用覆

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20

一.索引的优点:查询速度快 二.索引的缺点: 1. 增.删.改(数据操作语句)效率低了 2. 索引占用空间 三.索引类型: 1. 普通索引 2. 唯一索引(唯一键) 3. 主键索引:只要主键就自动创建主键索引,不需要手动创建 4. 全文索引,搜索引擎使用,mysql不支持中文的全文索引,我们通过sphinx去解决中文的全文索引 四.创建索引 1. 创建普通索引 a. 语法:create index 索引名 on 表名 (字段名) alter table 表名 add index [索引的名称]

一.概述 说到B-tree组织,就是指索引,它可以提供了对数据的快速访问.索引使数据以一种特定的方式组织起来,使查询操作具有最佳性能.当数据表量变得越来越大,索引就变得十分明显,可以利用索引查找快速满足条件的数据行.某些情况还可以利用索引帮助对数据进行排序,组合,分组,筛选. 一个B-tree,根是唯一的遍历的起点.中间页 层次数是根据表的行数以及索引行的大小而变化.索引中的底层节点称为叶节点.叶节点它容纳了一行或多行具有指定键值的记录,对于聚集或非聚集,叶节点都是按照键值的顺序组成,对于复合索

apple=# create table test(id integer, info text); CREATE TABLE apple=# insert into test select generate_series(1, 100000), md5('test'); INSERT 0 100000 apple=# select * from test limit 1; id | info ----+---------------------------------- 1 | 098f6bcd

phoenix作为查询引擎,为了提高查询效率,为phoenix表创建了二级索引,而数据是sparkstreaming通过hbase api直接向hbase插数据.那么问题来了,对于phoenix的二级索引,直接插入底层hbase的源表,不会引起二级索引的更新,从而导致phoenix索引数据和hbase源表数据不一致.而对于spark+phoenix的写入方式,官方有文档说明,但是有版本限制,以下是官方原文: To ensure that all requisite Phoenix / HBase

1.前言 HBase是云计算环境下最重要的NOSQL数据库,提供了基于Hadoop的数据存储.索引.查询,其最大的优点就是可以通过硬件的扩展从而几乎无限的扩展其存储和检索能力.但是HBase与传统的基于SQL语言的关系数据库无论从理念还是使用方式上都相去甚远,以至于要将基于SQL的项目移植到HBase时往往需要重写整个项目. 为了解决这个问题,很多开源项目提供了HBase的类SQL中间件,意即提供一种在HBase上使用的类SQL语言,使得程序员能够像使用关系数据库一样使用HBase,Apache

(一)索引的概念 索引是一种与表或簇相关的数据库对象,能够为数据的查询提供快捷的存取路径,减少磁盘I/O,提高检索效率. 索引由索引值及记录相应物理地址的ROWID两个部分构成,并按照索引值有序排列,ROWID可以快速定位到数据库表符合条件的记录.可以这样理解,将索引看作是一本书的目录,索引值即为目录的标题,ROWID即为目录的页码. (二)索引的更新策略 随着标准数据的插入.删除.修改,索引表中的信息会自动更新,具体过程: l 向表中插入数据时,系统会在索引的叶子节点插入与表对应的索引条目:

摘要: 在云HBASE上利用MR BULKLOAD入库PHOENIX表或通过MR构建PHOENIX索引表. 一.MR在Phoenix上的用途 利用MR对Phoenix表(可带有二级索引表)进行Bulkload入库, 其原理是直接生成主表(二级索引表)的HFILE写入HDFS.相对于走API的数据导入方式,不仅速度更快,而且对HBASE集群的负载也会小很多.目前云HBASE上的Phoenix支持以下数据源的Bulkload工具: CsvBulkLoadTool JsonBulkLoadTool R

本文介绍Phoenix在2345公司的实践,主要是实时查询平台的背景.难点.Phoenix解决的问题.Phoenix-Sql的优化以及Phoenix与实时数仓的融合思路.具体内容如下: 实时数据查询时客服系统中一个很重要的模块,提供全公司所有主要产品的数据的查询功能,由于各产品的数据库.数据表错综复杂.形式多样,在平台建设的初期走了很多弯路.本文后续会详细介绍实时数据查询迭代升级的过程.期间遇到的问题以及对应的解决方案. 目前公司的数据库类型主要有MySQL和MongoDB.它们本身是异构的,二

前言 本文摘自数据库两大神器[索引和锁] 声明:如果没有说明具体的数据库和存储引擎,默认指的是MySQL中的InnoDB存储引擎 索引 在之前,我对索引有以下的认知: 索引可以加快数据库的检索速度 表经常进行INSERT/UPDATE/DELETE操作就不要建立索引了,换言之:索引会降低插入.删除.修改等维护任务的速度. 索引需要占物理和数据空间. 了解过索引的最左匹配原则 知道索引的分类:聚集索引和非聚集索引 Mysql支持Hash索引和B+树索引两种 看起来好像啥都知道,but,但面试让你说

对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多,这里还是要感谢公司提供了这样的一个环境,而且公司让我来做优化工作.当数据库中的记录不超过10万条时,很难分辨出开发人员的水平有多高,当数据库中的记录条数超过1000万条后,还是蛮能考验开发人员的综合技术能力. 当然不是每个公司都能请得起专业的DBA,话又说过来专业的DBA也未必能来我们公司长期工作,这就不只是薪资待遇问题了还会涉及到人家的长期发展规划了,当然我也不是专业的DBA,本着能把问题解决好就是好猫的理念. 我们先看图,数据库

B树索引与索引优化 MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为“BTREE”),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵