Phoenix（三）Phoenix的二级索引_phoenix创建二级索引

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，本文将详细描述了Phoenix中二级索引功能、用法和原理。

二、二级索引

示例表如下(为了能够容易通过HBASE SHELL对照表内容，我们对属性值COLUMN_ENCODED_BYTES设置为0，不对column family进行编码)：

CREATE TABLE  TEST (
   ID VARCHAR NOT NULL  PRIMARY KEY,
   COL1 VARCHAR,
   COL2 VARCHAR
  ) COLUMN_ENCODED_BYTES=0;
upsert into TEST values('1', '2', '3');

1. 全局索引

全局索引更多的应用在读较多的场景。它对应一张独立的HBASE表。对于全局索引，在查询中检索的列如果不在索引表中，默认的索引表将不会被使用，除非使用hint。

创建全局索引：

CREATE INDEX IDX_COL1 ON TEST(COL1)

通过HBASE SHELL观察生成的索引表IDX_COL1。我们发现全局索引表的RowKey存储了索引列的值和原表RowKey的值，这样编码更有利于提高查询的性能。

hbase(main):001:0> scan 'IDX_COL1'
ROW                        COLUMN+CELL
 2\x001                    column=0:_0, timestamp=1520935113031, value=x
1 row(s) in 0.1650 seconds

实际上全局索引的RowKey将会按照如下格式进行编码。

• SALT BYTE: 全局索引表和普通phoenix表一样，可以在创建索引时指定SALT_BUCKETS或者split key。此byte正是存储着salt。
• TENANT_ID: 当前数据对应的多租户ID。
• INDEX VALUE: 索引数据。
• PK VALUE: 原表的RowKey。

2. 本地索引

因为本地索引和原数据是存储在同一个表中的，所以更适合写多的场景。对于本地索引，查询中无论是否指定hint或者是查询的列是否都在索引表中，都会使用索引表。

创建本地索引：

create local index LOCAL_IDX_COL1 ON TEST(COL1);

通过HBASE SHELL观察表'TEST', 我们可以看到表中多了一行column为L#0:_0的索引数据。

hbase(main):001:0> scan 'TEST'
ROW                        COLUMN+CELL
 \x00\x002\x001            column=L#0:_0, timestamp=1520935997600, value=_0
 1                         column=0:COL1, timestamp=1520935997600, value=2
 1                         column=0:COL2, timestamp=1520935997600, value=3
 1                         column=0:_0, timestamp=1520935997600, value=x
2 row(s) in 0.1680 seconds

本地索引的RowKey将会按照如下格式进行编码：

• REGION START KEY : 当前row所在region的start key。加上这个start key的好处是，可以让索引数据和原数据尽量在同一个region, 减小IO，提升性能。
• INDEX ID : 每个ID对应不同的索引表。
• TENANT ID :当前数据对应的多租户ID。
• INDEX VALUE: 索引数据。
• PK VALUE: 原表的RowKey。

3. 覆盖索引

覆盖索引的特点是把原数据存储在索引数据表中，这样在查询到索引数据时就不需要再次返回到原表查询，可以直接拿到查询结果。

创建覆盖索引：

create  index IDX_COL1_COVER_COL2 on TEST(COL1) include(COL2);

通过HBASE SHELL 查询表IDX_COL1_COVER_COL2, 我们发现include的列的值被写入到了value中。

hbase(main):003:0> scan 'IDX_COL1_COVER_COL2'
ROW                   COLUMN+CELL
 2\x001               column=0:0:COL2, timestamp=1520943893821, value=3
 2\x001               column=0:_0, timestamp=1520943893821, value=x
1 row(s) in 0.0180 seconds

对于类似select col2 from TEST where COL1='2'的查询，查询一次索引表就能获得结果。其查询计划如下：

+--------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------+---+
|                                         PLAN                                         | EST_BYTES_READ  | EST_ROWS_READ  | E |
+--------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------+---+
| CLIENT 1-CHUNK PARALLEL 1-WAY ROUND ROBIN RANGE SCAN OVER IDX_COL1_COVER_COL2 ['2']  | null            | null           | n |
+--------------------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------+---+

4. 函数索引

函数索引的特点是能根据表达式创建索引，适用于对查询表，过滤条件是表达式的表创建索引。例如：

//创建函数索引
CREATE INDEX CONCATE_IDX ON TEST (UPPER(COL1||COL2))
 
//查询函数索引
SELECT * FROM TEST WHERE UPPER(COL1||COL2)='23'

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三、什么是Phoenix的二级索引？

Phoenix的二级索引我们基本上已经介绍过了，我们回过头来继续看Phoenix二级索引的官方定义:Secondary indexes are an orthogonal way to access data from its primary access path。通过以下例子我们再理解下这个定义。

1. 对表TEST的COL1创建全局索引

CREATE INDEX IDX_COL1 ON TEST(COL1);

1. 查询所有字段。

select * from TEST where COL1='2';

以上查询的查询计划如下：

+----------------------------------------------------------------+-----------------+----------------+--------------+
|                              PLAN                              | EST_BYTES_READ  | EST_ROWS_READ  | EST_INFO_TS  |
+----------------------------------------------------------------+-----------------+----------------+--------------+
| CLIENT 1-CHUNK PARALLEL 1-WAY ROUND ROBIN FULL SCAN OVER TEST  | null            | null           | null         |
|     SERVER FILTER BY COL1 = '2'                                | null            | null           | null         |
+----------------------------------------------------------------+-----------------+----------------+--------------+

1. 查询id字段:

select id from TEST where  COL1='2';

查询计划如下

+---------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------+--------------+
|                                   PLAN                                    | EST_BYTES_READ  | EST_ROWS_READ  | EST_INFO_TS  |
+---------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------+--------------+
| CLIENT 1-CHUNK PARALLEL 1-WAY ROUND ROBIN RANGE SCAN OVER IDX_COL1 ['2']  | null            | null           | null         |
|     SERVER FILTER BY FIRST KEY ONLY                                       | null            | null           | null         |
+---------------------------------------------------------------------------+-----------------+----------------+--------------+

两个查询都没有通过hint强制指定索引表，查询计划显示，查询所有字段时发生了需要极力避免的扫全表操作（一般数据量在几十万级别的扫全表很容易造成集群不稳定），而查询id时利用了索引表。从现象来看，当查询中出现的字段都在索引表中时（可以是索引字段或者数据表主键，也可以是覆盖索引字段)，会自动走索引表，否则查询会退化为全表扫描。

在我们实际应用中一个数据表会有多个索引表，为了能让我们的查询使用合理的索引表，目前都需要通过Hint去指定。

四、全局索引设计实践

全局索引说明

全局索引的根本是通过单独的HBase表来存储数据表的索引数据。我们通过如下示例看索引数据和主表数据的关系。

-- 创建数据表
CREATE TABLE DATA_TABLE(
  A VARCHAR PRIMARY KEY,
  B VARCHAR,
  C INTEGER，
  D INTEGER);
  
-- 创建索引
CREATE INDEX B_IDX ON DATA_TABLE(B)INCLUDE(C);
 
-- 插入数据
UPSERT INTO DATA_TABLE VALUES('A','B',1,2);

当写入数据到主表时，索引数据也会被同步到索引表中。索引表中的主键将会是索引列和数据表主键的组合值，include的列被存储在索引表的普通列中，其目的是让查询更加高效，只需要查询一次索引表就能够拿到数据，而不用去回查主表。其过程入下图：

Phoenix表就是HBase表，而HBase Rowkey都是通过二进制数据的字典序排列存储，也就意味着Row key前缀匹配度越高就越容易排在一起。

全局索引设计

我们继续使用DATA_TABLE作为示例表，创建如下组合索引。之前我们已经提到索引表中的Row key是字典序存储的，什么样的查询适合这样的索引结构呢？

CREATE INDEX B_C_D_IDX ON DATA_TABLE(B,C,D);
所有字段条件以=操作符为例：

注：上表查询中and条件不一定要和索引组合字段顺序一致，可以任意组合。

在实际使用中我们也只推荐使用1~4，遵循前缀匹配原则，避免触发扫全表。5~7条件就要扫描全表数据才能过滤出来符合这些条件的数据，所以是极力不推荐的。

其它

• 对于order by字段或者group by字段仍然能够使用二级索引字段来加速查询。
• 尽量通过合理的设计数据表的主键规避建更多的索引表，因为索引表越多写放大越严重。
• 使用了ROW_TIMESTAMP特性后不能使用全局索引
• 对索引表适当的使用加盐特性能提升查询写入性能，避免热点。