HBase优化之Apache Phoenix二级索引_skip-scan-join table 0

索引分类
全局索引
本地索引
覆盖索引
函数索引

全局索引

全局索引适用于读多写少业务 当构建了全局索引时，Phoenix会拦截写入(DELETE、UPSERT值和UPSERT
SELECT)上的数据表更新，构建索引更新，同时更新所有相关的索引表，开销较大
全局索引一般和覆盖索引搭配使用，读的效率很高，但写入效率会受影响 SELECT查询中引用了其他非索引列，该索引是不会生效的

创建语法：
CREATE INDEX 索引名称 ON 表名 (列名1, 列名2, 列名3...)
1
2

本地索引

本地索引适合写操作频繁，读相对少的业务 当使用SQL查询数据时，Phoenix会自动选择是否使用本地索引查询数据
本地索引的数据是保存在一个影子列蔟中 本地索引查询即使SELECT引用了非索引中的字段，也会自动应用索引的

创建语法：
CREATE local INDEX 索引名称 ON 表名 (列名1, 列名2, 列名3...)
1
2

覆盖索引

Phoenix可以将关心的数据捆绑在索引行中，从而节省了读取时间的开销
例如，以下语法将在v1和v2列上创建索引，并在索引中包括v3列，也就是通过v1、v2就可以直接把数据查询出来

CREATE INDEX my_index ON my_table (v1,v2) INCLUDE(v3)
1

函数索引

函数索引(4.3和更高版本)可以支持在列上创建索引，还可以基于任意表达式上创建索引
当查询使用该表达式时，可以使用索引来检索结果，而不是数据表 例如，可以在UPPER(FIRST_NAME||‘
’||LAST_NAME)上创建一个索引，这样将来搜索两个名字拼接在一起时，索引依然可以生效

-- 创建索引
CREATE INDEX UPPER_NAME_IDX ON EMP (UPPER(FIRST_NAME||' '||LAST_NAME))
-- 以下查询会走索引
SELECT EMP_ID FROM EMP WHERE UPPER(FIRST_NAME||' '||LAST_NAME)='JOHN DOE'
1
2
3
4

索引示例一：创建全局索引 + 覆盖索引

我们需要根据用户ID来查询订单的ID以及对应的支付金额
创建索引

 create index IDX_USER_ID on ORDER_DTL(C1."user_id") include ("id", C1."money");


hbase(main):002:0> scan "IDX_USER_ID",{
   LIMIT => 1}
ROW                                              COLUMN+CELL                                                                                                                                 
 \x001274270\x003d2254bd-c25a-404f-8e42-2faa4929 column=C1:\x00\x00\x00\x00, timestamp=1599812839225, value=x                                                                                
 a629                                                                                                                                                                                        
 \x001274270\x003d2254bd-c25a-404f-8e42-2faa4929 column=C1:\x80\x0B, timestamp=1599812839225, value=\xC5\x9C@\x01                                                                            
 a629                                                                                                                                                                                        
1 row(s)
Took 0.1094 seconds

根据 user_id 查询的 id 和 money
INCLUDE 表示的是 索引表IDX_USER_ID里面存储的索引字段
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

查询数据

0: jdbc:phoenix:node1:2181> select "user_id", "id", "money" from ORDER_DTL where "user_id" = '8237476';
+----------+---------------------------------------+---------+
| user_id  |                  id                   |  money  |
+----------+---------------------------------------+---------+
| 8237476  | 2909b28a-5085-4f1d-b01e-a34fbaf6ce37  | 9390.0  |
+----------+---------------------------------------+---------+
1 row selected (0.042 seconds)
1
2
3
4
5
6
7

查看执行计划

0: jdbc:phoenix:node1:2181> explain select "user_id", "id", "money" from ORDER_DTL where "user_id" = '8237476';
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                                  PLAN                                                  |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| CLIENT 10-CHUNK PARALLEL 10-WAY ROUND ROBIN RANGE SCAN OVER IDX_USER_ID [0,'8237476'] - [9,'8237476']  |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row selected (0.035 seconds)

从中可以看到 scan 的是 IDX_USER_ID ,表示走的是索引表
1
2
3
4
5
6
7
8
9

查看索引

0: jdbc:phoenix:node1:2181> !table
+------------+--------------+--------------+---------------+----------+------------+---------------------+
| TABLE_CAT  | TABLE_SCHEM  |  TABLE_NAME  |  TABLE_TYPE   | REMARKS  | TYPE_NAME  | SELF_REFERENCING_CO |
+------------
1
2
3