作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/7098138.html 转载请注明出处 我们知道Hbase的Scan经常需要用到filter来过滤表中的数据返回给客户端,单个的filter还好说,如果有多个呢,那么就需要使用FilterList,它也是继承于抽象类Filter, 里面持久化了一个有序的order list来存储不同的filter对数据进行过滤. FilterList分为二种类型,如下 FilterList allFilters = n

第6章 HBase API 操作6.1 环境准备6.2 HBase API6.2.1 判断表是否存在6.2.2 抽取获取 Configuration.Connection.Admin 对象的方法以及关闭资源的方法6.2.3 创建表(admin)6.2.4 删除表(admin)6.2.5 向表中插入数据(put)6.2.6 删除多行数据(delete)6.2.7 获取所有数据(scan)6.2.8 获取某一行数据(get)6.2.9 获取某一行指定“列族:列”的数据(get)6.3 MapRedu

博客已转移,请借一步说话,http://www.weixuehao.com/archives/111 HBase,一个NoSQL数据库,可存储大量非关系型数据. HBase,可以用HBase shell进行操作,也可以用HBase Java api进行操作.HBase虽然是一个数据库,但是它的查询语句,很不太好用.要是能像使用Mysql等关系型数据库一样用sql语句操作HBase,那就很Perfect了. 现有工具有很多Hive,Tez,Impala,Shark/Spark,Phoenix等.今

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

HBASE 优化之REGIONSERVER 一,概述 本人在使用优化regionserver的过程有些心得,借此随笔的机会,向大家介绍我的心得,有些是网上拿来的有些是自己在使用过程自己的经验,希望对大家有帮助,如有不同观点希望大家立即指正.本人使用的hbase版本是 HBase 1.2.0-cdh5.10.0.本文主要从regionserver的角度进行优化hbase,简单来书就是:使regionServer查询延迟更低,磁盘IO降低,系统更加稳定,提高吞吐能力,提升资源利用率,节约成本. 二.

Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化 引言 在数据库存在外键的其情况下,使用select_related()和prefetch_related()很大程度上减少对数据库的请求次数以提高性能 1.实例准备 模型: from django.db import models # Create your models here. # 书 class Book(models.Model): title = models.C

一. Phoenix的简介 1. 什么是phoenix 现有hbase的查询工具有很多如:Hive,Tez,Impala,Shark/Spark,Phoenix等.今天主要说Phoenix.phoenix是一个在hbase上面实现的基于hadoop的OLTP技术,具有低延迟.事务性.可使用sql.提供jdbc接口的特点. 而且phoenix还提供了hbase二级索引的解决方案,丰富了hbase查询的多样性,继承了hbase海量数据快速随机查询的特点.但是在生产环境中,不可以用在OLTP中.在线事

Django的model查询操作 与 查询性能优化 1 如何 在做ORM查询时 查看SQl的执行情况 (1) 最底层的 django.db.connection 在 django shell 中使用 python manage.py shell >>> from django.db import connection >>> Books.objects.all() >>> connection.queries ## 可以查看查询时间 [{'sql':

一.服务端调优 1.参数配置 1).hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put.使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMemory,因此该值不是越大越好. 2).hbase.hregion.max.fifilesize :配置region大小,0.94.12版本默认是10G,region的大小与集群

MySQL/MariaDB数据库的查询缓存优化 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. 一.MySQL架构 Connectors(MySQL对外提供的交互接口,API): Connectors组件,是MySQL向外提供的交互组件,如Python,Golang,Java,C++,Php等语言可以通过该组件来操作SQL语句,实现与SQL的交互. Connection Pool(连接池组件): 负责监听对客户端向MySQL Server端的各种请求,接收请求,转发请求到目标

Hbase2.0查询优化 1)设置scan缓存 HBase中Scan查询可以设置缓存,方法是setCaching(),这样可以有效的减少服务端与客户端的交互,更有效的提升扫描查询的性能. Scan scan = new Scan(); scan.setCaching(); 2)显示的指定列 当使用Scan或者GET获取大量的行时,最好指定所需要的列,因为服务端通过网络传输到客户端,数据量太大可能是瓶颈.如果能有效过滤部分数据,能很大程度的减少网络I/O的花费. Scan scan = new S

Atitit 如何利用先有索引项进行查询性能优化 1.1. 再分析的话就是我们所写的查询条件,其实大部分情况也无非以下几种:1 1.2. 范围查找 动态索引查找1 1.2.1. 索引联合 所谓的索引联合,就是根据就是根据筛选条件的不同,拆分成不同的条件,去匹配不同的索引项.2 1.3. 索引交叉2 1.1. 再分析的话就是我们所写的查询条件,其实大部分情况也无非以下几种: 1.等于谓词:select ...where...column=@parameter 2.比较谓词:select ...wh

SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(一) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(二) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(三) 上接SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(四) (四)未检测到的分布式死锁 某应用程序持有数据库资源,开启事务之后又与用户交互,而在与用户的交互过程中出现了错误,导致数据库资源迟迟不能释放.SQL SERVER 2005/2008 动态管理视图sys.dm_exec_requests提供相关信息,该SESSIO

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上

来自: SQL Server 查询性能优化——堆表.碎片与索引(一) SQL Server 查询性能优化——堆表.碎片与索引(二) SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一) SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(二) SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(一) SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(二) SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(一) SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(二) SQL Server 查

连接查询是SQL的主要任务,只有很好的掌握了连接查询及其优化方法才算是掌握了SQL的精髓所在.最近在面试中遇到了有关连接查询的问题,感觉回答的不是很好,总结一下. 具体示例请参考:http://www.w3school.com.cn/sql/sql_join.asp 总结: 连接查询原理与代码优化:假如要对table1和table2两个表进行连接查询,则DBMS首先会在table1中找到第一个元组,然后从头开始扫描table2表,逐一查找与table1第一个元组相对应的table2的元组,找到后

查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行的更快. 2). 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器端,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中"执行"可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括 大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的

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本文是对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)的一些总结.  第一:先对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)中的例一的SET STATISTICS IO之后出现的关键信息如下 表 'T_EPZ_INOUT_ENTRY_DETAIL'.扫描计数 1,逻辑读 4825 次,物理读 6 次,预读 19672 次. 这句解释一下.(有些内容来自网络,有些内部是自己的理解.)   SQL SERVER 数据库引 擎当遇到一个查询语句时,SQL SERVER数据

在SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一)中讲了覆盖索引的一些理论. 本文将具体讲一下使用不同索引对查询性能的影响. 下面通过实例,来查看不同的索引结构,如聚集索引.非聚集索引.组合索引等来查看相同的SQL语句查询的不同性能   例一:没有任何索引的查询访问 1.表的碎片情况:   2.SQL查询语句与查询执行计划成本   --要求返回IO统计,也就是数据页访问的数量 SET STATISTICS IO ON --没有任何索引情况下的数据页访问数量 SELECT  [WBOOK_NO