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

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

使用HBase存储中国好声音数据的案例,业务描述如下: 为了能高效的查询到我们需要的数据,我们在RowKey的设计上下了不少功夫,因为过滤RowKey或者根据RowKey查询数据的效率是最高的,我们的RowKey的设计是:UserID + CreateTime + FileID,那么我们在HBase中的数据格式如下: 每一行数据中包含两个Column:f:c和f:n 我们在查询的时候还是用了SingleColumnValueFilter这个Filter来过滤单个的Column的Value的值,我

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {

为什么需要Secondary Index 对于Hbase而言,如果想精确地定位到某行记录,唯一的办法是通过rowkey来查询.如果不通过rowkey来查找数据,就必须逐行地比较每一列的值,即全表扫瞄.对于较大的表,全表扫瞄的代价是不可接受的. 但是,很多情况下,需要从多个角度查询数据.例如,在定位某个人的时候,可以通过姓名.身份证号.学籍号等不同的角度来查询,要想把这么多角度的数据都放到rowkey中几乎不可能(业务的灵活性不允许,对rowkey长度的要求也不允许). 所以,需要secondar

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

1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3 此查询结果应该为1000行,每行包含3个相

在单机上运行hbase 二级索引: import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; impo

本文实例讲述了MySQL查看.创建和删除索引的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3

环境描述: 操作系统版本:CentOS release 6.5 (Final) 内核版本:2.6.32-431.el6.x86_64 phoenix版本:phoenix-4.10.0 hbase版本:hbase-1.2.6 hbase节点分布:1个HMaster,2个RegionServer 文档目的: 通过在phoenix客户端连接hbase数据库,在phoenix中创建二级索引. 配置过程: 1.登录到RegionSever节点,修改hbase-site.xml配置文件,加入如下配置 <pr

1.什么是二级索引? 我们前面已经介绍过Cassandra之中有各种Key,比如Primary Key, Cluster Key 等等.如果您对这部分概念并不熟悉,可以参考之前的文章: [Cassandra教程] (四)使用Key的正确姿势 对于Cassandra来说,一级索引就是Primary Key. 因为查询的时候,可以直接根据Key算出token然后直接获取对应的记录. 而二级索引,作为辅助索引就是为了找到一级索引.然后再通过一级索引找到真正的值 原文链接:http://www.flym

索引(index),在MySQL中也被叫做键(key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化最有效的手段.   5.1 索引基础   索引的类型   索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的.所以,并没有统一的索引标准:   B-Tree 索引   不同的存储引擎以不同的方式使用B-Tree索引,性能也各有不同:例如,MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,而InnoDB则按照原数据格式进行存储.再如MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行,而InooDB则

MySQL非聚簇索引&&二级索引&&辅助索引 mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes). 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引.如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引.如果你不定义为您的表的主键时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引

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

一.概述 Hbase适用于大表的存储,通过单一的RowKey查询虽然能快速查询,但是对于复杂查询,尤其分页.查询总数等,实现方案浪费计算资源,所以可以针对hbase数据创建二级索引(Hbase Secondary Indexing),供复杂查询使用. Solr是一个高性能,采用Java5开发,基于Lucene的全文搜索服务器.同时对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置.可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面,是一款非常优秀的全文搜索引擎.

1. 介绍 Phoenix 是 Salesforce.com 开源的一个 Java 中间件,可以让开发者在Apache HBase 上执行 SQL 查询.Phoenix完全使用Java编写,代码位于 GitHub 上,并且提供了一个客户端可嵌入的 JDBC 驱动. 根据项目所述,Phoenix 被 Salesforce.com 内部使用,对于简单的低延迟查询,其量级为毫秒:对于百万级别的行数来说,其量级为秒.Phoenix 并不是像 HBase 那样用于 map-reduce job 的,而是通

本文系阅读<高性能MySQL>,Baron Schwartz等著一书中第五章 创建高性能的索引的笔记,索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要.在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降. 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引有时比一个好的索引性能要好两个数量级. 索引基础 在mysql中

前言: 索引优化应该是对查询性能优化的最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级. // 固态硬盘驱动器有和机械硬盘启动器,有着完全不同的性能特性: 然而即使是固态硬盘,索引的原则依然成立, 只是那些需要尽量避免的糟糕索引对固态硬盘的影响没有机械硬盘那么糟糕. 现在很多公司都将数据库的优化工作都依托于 DBA 去完成,在我看来,这些都应该是程序员必备的技能, 有经验和没经验的程序员在数据库使用起来也有很大的差异,这些差异取决开发人员对索引内部的数据结构认识, 对所有负责的业务熟悉程度,

  一.为什么要使用Solr做二级索引二.实时查询方案三.部署流程3.1 安装HBase.Solr3.2 增加HBase复制功能3.3创建相应的 SolrCloud 集合3.4 创建 Lily HBase Indexer 配置3.5创建 Morphline 配置文件3.6 注册 Lily HBase Indexer Configuration 和 Lily HBase Indexer Service3.7 同步数据3.8批量同步索引3.9 设置多个indexer四.数据的增删改查4.1 增加4.

一. 背景二. 什么是HBase的协处理器三. HBase协处理器同步数据到Solr四. 添加协处理器五. 测试六. 协处理器动态加载 一. 背景 在实际生产中,HBase往往不能满足多维度分析,我们能想到的办法就是通过创建HBase数据的二级索引来快速获取rowkey,从而得到想要的数据.目前比较流行的二级索引解决方案有Lily HBase Indexer,Phoenix自带的二级索引,华为Indexer,以及360的二级索引方案.上面的目前使用比较广泛的应该是Lily HBase Index

一.问题描述二.分析步骤2.1 查看日志2.2 修改Solr的硬提交2.3 寻求StackOverFlow帮助2.4 修改了read-row="never"后,丢失部分字段2.5 修改代码2.6 重新打包分发三.结果四.思考 一.问题描述 部分业务需要使用HBase的数据进行多维度分析,我们采用了将部分数据同步到Solr,通过Solr进行多维度查询返回对应的Rowkey,再从HBase批量获取数据.因此我们使用了一个比较成熟的方案Lily HBase Indexer来同步二级索引到So