基于二级索引的查询

功能介绍

针对添加了二级索引的用户表，您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。

二级索引的使用规则如下：

• 针对某一列或者多列创建了单索引的场景下：

  • 当查询时使用此列进行过滤时，不管是AND还是OR操作，该索引都会被利用来提升查询性能。 例如：Filter_Condition(IndexCol1) AND/OR Filter_Condition(IndexCol2)

  • 当查询时使用“索引列AND非索引列”过滤时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如：Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol2) AND Filter_Condition(NonIndexCol1)

  • 当查询时使用“索引列OR非索引列”过滤时，此索引将不会被使用，查询性能不会因为索引得到提升。 例如：Filter_Condition(IndexCol1) AND/OR Filter_Condition(IndexCol2) OR Filter_Condition(NonIndexCol1)

• 针对多个列创建的联合索引场景下：

  • 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括：

    Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol2) AND Filter_Condition(IndexCol3)

    Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol2)

    Filter_Condition(IndexCol1)

    不生效的场景包括：

    Filter_Condition(IndexCol2) AND Filter_Condition(IndexCol3)

    Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol3)

    Filter_Condition(IndexCol2)

    Filter_Condition(IndexCol3)

  • 当查询时使用“索引列AND非索引列”过滤时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如：

    Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(NonIndexCol1)

    Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol2) AND Filter_Condition(NonIndexCol1)

  • 当查询时使用“索引列OR非索引列”过滤时，此索引不会被使用，查询性能不会因为索引得到提升。 例如：

    Filter_Condition(IndexCol1) OR Filter_Condition(NonIndexCol1)

    (Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol2))OR ( Filter_Condition(NonIndexCol1))

  • 当查询时使用多个列进行范围查询时，只有联合索引中最后一个列可指定取值范围，前面的列只能设置为“=”。 例如：针对C1、C2、C3列创建了联合索引，需要进行范围查询时，只能针对C3设置取值范围，过滤条件为“C1=XXX，C2=XXX，C3=取值范围”。

代码样例

下面代码片段在com.huawei.hadoop.hbase.example包中：

样例：使用二级索引查找数据

  public void testScanDataByIndex() {
    LOG.info("Entering testScanDataByIndex.");
    Table table = null;
    ResultScanner scanner = null;
    try {
      table = conn.getTable(tableName);

      // Create a filter for indexed column.
      Filter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"),
          CompareOp.EQUAL, "Li Gang".getBytes());
      Scan scan = new Scan();
      scan.setFilter(filter);
      scanner = table.getScanner(scan);
      LOG.info("Scan indexed data.");

      for (Result result : scanner) {
        for (Cell cell : result.rawCells()) {
          LOG.info(Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell)) + ":"
              + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)) + ","
              + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)) + ","
              + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
        }
      }
      LOG.info("Scan data by index successfully.");
    } catch (IOException e) {
      LOG.error("Scan data by index failed.");
    } finally {
      if (scanner != null) {
        // Close the scanner object.
        scanner.close();
      }
      try {
        if (table != null) {
          table.close();
        }
      } catch (IOException e) {
        LOG.error("Close table failed.");
      }
    }

    LOG.info("Exiting testScanDataByIndex.");
  }

注意事项

需要预先对字段name创建二级索引。

相关操作

基于二级索引表查询。

查询样例如下：

用户在hbase_sample_table的info列族的name列添加一个索引，在客户端执行，

hbase org.apache.hadoop.hbase.index.mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dtable.columns.index='IDX1=>info:[name->String&100]'

然后用户需要查询“info:name”，在hbase shell执行如下命令：

>scan 'hbase_sample_table',{FILTER=>"SingleColumnValueFilter(family,qualifier,compareOp,comparator,filterIfMissing,latestVersionOnly)"}

说明：

hbase shell下面做复杂的查询请使用API进行处理。

参数说明：

• family：需要查询的列所在的列族，例如info；
• qualifier：需要查询的列，例如name；
• compareOp：比较符，例如=、>等；
• comparator：需要查找的目标值，例如binary:Zhang San；
• filterIfMissing：如果某一行不存在该列，是否过滤，默认值为false；
• latestVersionOnly：是否仅查询最新版本的值，默认值为false。

例如：

>scan 'hbase_sample_table',{FILTER=>"SingleColumnValueFilter('info','name',=,'binary:Zhang San',true,true)"}