Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层，能让我们用标准的JDBC APIs对HBase数据进行增删改查，构建二级索引。当然，开源产品嘛，自然需要注意“避坑”啦，阿丸会把使用方式和最佳实践都告诉你。

1.什么是Phoenix

Phoenix完全使用Java编写，将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。Phoenix主要能做以下这些事情：

将SQL查询编译为HBase扫描scan
确定scan的开始和停止位置
将scan并行执行
将where子句中的谓词推送到服务器端进行过滤
通过服务器端挂钩（称为协处理器co-processors）执行聚合查询

除了这些之外，phoenix还进行了一些有趣的增强，以进一步优化性能：

二级索引，以提高非行键查询的性能（这也是我们引入phoenix的主要原因）
跳过扫描过滤器来优化IN，LIKE和OR查询
可选的对行键进行加盐以实现负载均衡，避免热点

2.Phoniex架构

Phoenix结构上划分为客户端和服务端两部分：

客户端包括应用程序开发，将SQL进行解析优化生成QueryPlan，进而转化为HBase Scans，调用HBase API下发查询计算请求，并接收返回结果；
服务端主要是利用HBase的协处理器，处理二级索引、聚合及JOIN计算等。

Phoiex的旧版架构采用重客户端的模式，在客户端执行一系列的parser、query plan的过程，如下图所示。

这种架构存在使用上的缺陷：

应用程序与Phoenix core绑定使用，需要引入Phoenix内核依赖，一个单独Phoenix重客户端集成包已达120多M；
运维不便，Phoenix仍在不断优化和发展，一旦Phoenix版本更新，那么应用程序也需要对应升级版本并重新发布；
仅支持Java API，其他语言开发者不能使用Phoenix。

因此，社区进行改造，引入了新的“轻客户端”模式。

轻客户端架构将Phoenix分为两部分：

客户端是用户最小依赖的JDBC驱动程序，与Phoenix依赖进行解耦，支持Java、Python、Go等多种语言客户端；
将QueryServer部署为一个独立的的HTTP服务，接收轻客户端的请求，对SQL进行解析、优化、产生执行计划；

3.基本使用

传送门：https://phoenix.apache.org/language/index.html（平时多参考官方的语法）

3.1 建表

在phoenix shell上建的表默认只有一个region，建表时要注意预分区

// step1: 【phoenix shell】如果没有创建过namespace的话，需要这一步

create schema "MDW_NS";

或者

create schema mdw_ns;

// step2: 【hbase shell】在原生HBase上创建一个表，为什么需要这一步（可以使用预分区的功能，phoenix的建表语句在分区上的支持比较弱）

create 'MDW_NS:TABLE_DEMO', 'F1', {NUMREGIONS => 16, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

// step3: 【phoenix shell】创建一个同步的phoenix表

craete table if not exists mdw_ns.table_demo (

    id varchar not null primary key,

    f1.a varchar,

    f1.b varchar,

    f1.c varchar,

    f1.d varchar,

    f1.e varchar,

    f1.f varchar,

    f1.g varchar,

    f1.h varchar

)

TTL=86400,

UPDATE_CACHE_FREQUENCY=900000;

3.2 建索引

需要关注索引表的散列问题

// 方式1： split分区（适用于索引列满足散列条件）

create index table_demo_a on mdw_ns.table_demo(f1.a) split on ('10000000','20000000','30000000','40000000','50000000','60000000','70000000','80000000','90000000','a0000000','b0000000','c0000000','d0000000','e0000000','f0000000');

// 方式2： salt分区（适用于索引列不满足散列条件）

create index table_demo_a on mdw_ns.table_demo(f1.a) salt_buckets = 16;

// 注意： 索引列DESC的使用是不支持的，但对原表的主键是支持desc的

[x] create index table_demo_a on mdw_ns.table_demo(f1.a desc)

[√] craete table if not exists mdw_ns.table_demo (

    f1.a varchar,

    f1.b varchar,

    f1.c varchar,

    f1.d varchar,

    f1.e varchar,

    f1.f varchar,

    f1.g varchar,

    f1.h varchar,

    constraint pk primary key(a, b desc)

    );

3.3 select查询

[√] select * from mdw_ns.table_demo limit 10;

// 主键查询

[√] select * from mdw_ns.table_demo where id = '0000000000';

// 二级索引查询必须指定列名

[x] select * from mdw_ns.table_demo where a = '0000000000';

[√] select id, a, b, c, d, e from mdw_ns.table_demo where a = '0000000000'

4.最佳实践

4.1 大小写问题

注意点：phoenix对于（表名，列名，namespace，cf）是区分大小写，默认都会转为成大写。如果要屏蔽转换，需要在对应的字符上用双引号（"）。数据类型是字符串的话，要用单引号（'）包含。

// case1: 查询「mdw_ns」（namespace）下「table_demo」（table），其中「f1」（列簇）+ 「A」（列名）为字符串「'0000000000'」 的记录

select id, a, b, c from "mdw_ns"."table_demo" where "f1".a = '0000000000'

// case2: 查询PS_NS（namespace）下「MODULE_REVISION」（table）的记录

select * from ps_ns.module_revision;

4.2 加盐注意事项

加盐通常用来解决数据热点和范围查询同时存在的场景，原理介绍可以参考Phoenix社区文档。

一般我们只在同时满足以下需求的时候，才使用加盐：

写热点或写不均衡
需要范围查询

有热点就要打散，但打散就难以做范围查询。因此，要同时满足这对相互矛盾的需求，必须有一种折中的方案：既能在一定程度上打散，又能保证一定程度的有序。这个解决方案就是加盐，其实叫分桶(salt buckets)更准确。数据在桶内保序，桶之间随机。写入时按桶个数取模，数据随机落在某个桶里，保证写请求在桶之间是均衡的。查询时读取所有的桶来保证结果集的有序和完备。

副作用：

写瓶颈：由于桶内保序，所以即使region不断split变多，全表实际上还是只有数量为buckets的region用于承担写入。当业务体量不断增长时，因为无法调整bucket数量，不能有更多的region帮助分担写，会导致写入吞吐无法随集群扩容而线性增加。导致写瓶颈，从而限制业务发展。

读扩散：select会按buckets数量进行拆分和并发，每个并发都会在执行时占用一个线程。select本身一旦并发过多会导致线程池迅速耗尽或导致QueryServer因过高的并发而FGC。同时，本应一个RPC完成的简单查询，现在也会拆分成多个，使得查询RT大大增加。

这两个副作用会制约业务的发展，尤其对于大体量的、发展快速的业务。因为桶个数不能修改，写瓶颈会影响业务的扩张。读扩散带来的RT增加也大大降低了资源使用效率。

一定不要为了预分区而使用加盐特性，要结合业务的读写模式来进行表设计。

Buckets个数跟机型配置和数据量有关系，可以参考下列方式计算，其中 N 为 Core/RS 节点数量：

单节点内存 8G: 2*N

单节点内存 16G: 3*N

单节点内存 32G: 4*N

单节点内存 64G: 5*N

单节点内存 128G: 6*N

注意：索引表默认会继承主表的盐值；bucket的数目不能超过256；一个空的Region在内存中的数据结构大概2MB，用户可以评估下单个RegionServer承载的总Region数目，有用户发生过在低配置节点上，建大量加盐表直接把集群内存耗光的问题。

4.3 慎用扫全表、OR、Join和子查询

虽然Phoenix支持各种Join操作，但是Phoenix主要还是定位为在线数据库，复杂Join，比如子查询返回数据量特别大或者大表Join大表，在实际计算过程中十分消耗系统资源，会严重影响在线业务，甚至导致OutOfMemory异常。对在线稳定性和实时性要求高的用户，建议只使用Phoenix的简单查询，且查询都命中主表或者索引表的主键。另外，建议用户在运行SQL前都执行下explain，确认是否命中索引，或者主键。

4.4 Phoenix不支持复杂查询

Phoenix的二级索引本质还是前缀匹配，用户可以建多个二级索引来增加对数据的查询模式，二级索引的一致性是通过协处理器实现的，索引数据可以实时可见，但也会影响写性能，特别是建多个索引的情况下。对于复杂查询，比如任意条件的and/or组合，模糊查找，分词检索等Phoenix不支持，建议使用搜索引擎（如solr、es等）。当然，搜索引擎采用后台异步索引，必然会影响实时性，需要仔细权衡。

4.5 Phoenix不支持复杂分析

Phoenix定位为操作型分析（operational analytics），对于复杂分析，比如前面提到的复杂join则不适合，这种建议用Spark这种专门的大数据计算引擎来实现。

4.6 Phoenix支持映射已经存在的HBase表

参考社区相关文档。用户可以通过Phoenix创建视图或者表映射已经存在的HBase表，注意如果使用表的方式映射HBase表，在Phoenix中执行DROP TABLE语句同样也会删除HBase表。另外，由于column family和列名是大小写敏感的，必须一一对应才能映射成功。另外，Phoenix的字段编码方式大部分跟HBase的Bytes工具类不一样，一般建议如果只有varchar类型，才进行映射，包含其他类型字段时不要使用映射。

5.使用规范

大小写约定：由于phoenix对大小写敏感，默认又会转换成大写，我们建表的时候都以大写作为规范，避免不必要的麻烦
索引名命名：每个索引都会在hbase集群建一张索引表，便于识别索引的归属，建议索引名按 {表名}_{索引标识} 的规范命名（如表名TABLE_DEMO，索引名可以为TABLE_DEMO_C）
原表分区原则：建议使用原生HBase的预分区方式
索引表分区原则：建议使用salt_buckets的分区方式
select使用原则：建议不要使用select * 方式
建表注意点：不要使用默认的UPDATE_CACHE_FREQUENCY策略（ALWAYS），改成UPDATE_CACHE_FREQUENCY = 60000

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知识碎片重新梳理，构建Java知识图谱：https://github.com/saigu/JavaKnowledgeGraph（历史文章查阅非常方便）

巴特西

「从零单排HBase 12」HBase二级索引Phoenix使用与最佳实践