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

额达到数十亿美元.在Newegg,每天有数以千万计的用户浏览商品,并产生下单交易等后续操作.我们构建的数据系统,必须应对日益增大的数据量,具备健壮性.可靠性.目前,我们采用Cassandra来构建Newegg的下一代在线系统. Cassandra是无单点失败的分布式存储系统,具有很好的并发写入性能和随机读取性能,主要支持Key-Value方式的数据模型.在Newegg的实践中,很多业务场景需要二级索引,Cassandra自带的二级索引性能低下无法满足要求:Cassandra集群整合Solr集群的

MySQL5.6中引入了MRR,专门来优化:二级索引的范围扫描并且需要回表的情况.它的原理是,将多个需要回表的二级索引根据主键进行排序,然后一起回表,将原来的回表时进行的随机IO,转变成顺序IO.文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mrr-optimization.html Reading rows using a range scan on a secondary index can result in many random disk ac

文章来源:http://www.open-open.com/lib/view/open1421501717312.html 实现目的: 由于hbase基于行健有序存储,在查询时使用行健十分高效,然后想要实现关系型数据库那样可以随意组合的多条件查询.查询总记录数.分页等就比较麻烦了.想要实现这样的功能,我们可以采用两种方法: 使用hbase提供的filter, 自己实现二级索引,通过二级索引 查询多符合条件的行健,然后再查询hbase. 第一种方法不多说了,使用起来很方便,但是局限性也很大,hba

一:HBase的二级索引 1.讲解 uid+ts 11111_20161126111111:查询某一uid的某一个时间段内的数据 查询某一时间段内所有用户的数据:按照时间 索引表 rowkey:ts+uid 20161126111111-111111 info:uid uid+ts 检索流程: 从索引表中根据时间段来查询源表rowkey 根据rowkey来查询源表 二:phoenix的安装 1.上传源文件包 2.解压到modules文件夹下 tar -zxvf phoenix-4.2.2-src

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.如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

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

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

HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”.就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式.

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.如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个

我们会经常谈及二级索引,这是对全表数据进行另外一种方式的组织存储,是针对table级别的.如果要为HBase上的表实现一个强一致性的二级索引,那么就无法逃避分布式事务,而这一直是用户最期待的功能. 而即使只需要保证最终一致性,这个索引也并不好实现,因为你需要额外的表以存储过程数据,需要解决宕机恢复问题等 撇开分布式事务,我们是否可以考虑对索引的要求进行降级,比如把Region看成是全表下的子表,实现一套Region级别的索引,通过功能上的牺牲以换取实现的简易及稳定. 在某些存在用户概念的场景下,

HBase在0.92之后引入了coprocessors,提供了一系列的钩子,让我们能够轻易实现访问控制和二级索引的特性.下面简单介绍下两种coprocessors,第一种是Observers,它实际类似于触发器,第二种是Endpoint,它类似与存储过程.由于这里只用到了Observers,所以只介绍Observers,想要更详细的介绍请查阅(https://blogs.apache.org/hbase/entry/coprocessor_introduction).observers分为三种:

二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案. 这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index,?ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标 在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标: 1,高性能的范围检索. 2,数据的低冗余(

Coprocessor方式二级索引 1. Coprocessor提供了一种机制可以让开发者直接在RegionServer上运行自定义代码来管理数据.通常我们使用get或者scan来从Hbase中获取数据,使用Filter过滤掉不需要的部分,最后在获得的数据上执行业务逻辑.但是当数据量非常大的时候,这样的方式就会在网络层面上遇到瓶颈.客户端也需要强大的计算能力和足够大的内存来处理这么多的数据,客户端的压力就会大大增加.但是如果使用Coprocessor,就可以将业务代码封装,并在RegionSer

索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询

原文链接 我的归纳: (1)InnoDB的主键采用聚簇索引存储,使用的是B+Tree作为索引结构,但是叶子节点存储的是索引值和数据本身(注意和MyISAM的不同). (2)InnoDB的二级索引不使用聚蔟索引,叶子节点存储的是KEY字段加主键值.因此,通过二级索引查询首先查到是主键值,然后InnoDB再根据查到的主键值通过主键索引找到相应的数据块. (3)MyISAM的主键索引和二级索引叶子节点存放的都是列值与行号的组合,叶子节点中保存的是数据的物理地址 (4)MyISAM引擎使用B+Tree作

一:问题由来 1.举例 有A列与B列,分别是年龄与姓名. 如果想通过年龄查询姓名. 正常的检索是通过rowkey进行检索. 根据年龄查询rowkey,然后根据rowkey进行查找姓名. 这样的效率不高,因为要两次scan. 2.建议有一张索引表. 二:HBase的二级索引 1.讲解 rowkey是uid+ts 11111_20161126111111: 这个rowkey方便查询某一uid的某一个时间段内的数据 问题: 查询某一时间段内所有用户的数据:按照时间 索引表 rowkey:ts+uid

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

上一篇介绍了Phoenix基于HBase的二级索引的基本知识,这一篇介绍一下和索引相关的一致性和优化相关内容. 一致性的保证 Phoenix客户端在成功提交一个操作并且得到成功响应后,就代表你所做的操作已经成功应用到原表和相关的索引表中.换句话说,索引表的维护和处理原表数据是同步的,并且各自是强一致性保证的.但是因为索引表和原表是在不同的表中,根据表的属性和索引的类型,当服务端崩溃导致一次提交失败时,原表和索引表中的数据就会有一些变化.所以在使用二级索引的时候,就要根据需求个用例充分考虑. 下面