Phoenix入門(下)

本文作者：林偉兵丹允，叩丁狼高級(jí)講師郭厌。原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處雕蔽。

3.5.使用DBeaver客戶端

Phoenix常見的客戶端連接工具有SQuirrel和DBeaver,這里主要介紹DBeaver客戶端的使用方式折柠。
安裝DBeaver，啟動(dòng)DBeaver批狐，將 phoenix-[version]-client.jar 拷貝到客戶端扇售。

01.png

02.png

03.png

04.png

注意:客戶端如何缺失某些參數(shù)配置，可以上面第4步的驅(qū)動(dòng)屬性添加再測(cè)試連接，這是因?yàn)镈Beaver不支持hbase-site.xml配置文件的使用.

3.6.Phoenix二級(jí)索引

前一章介紹了Phoenix簡(jiǎn)單的DDL和CURD操作承冰，接下來(lái)這一節(jié)主要介紹Phoenix獨(dú)有的特性[二級(jí)索引](http://phoenix.apache.org/secondary_indexing.html),并在DBeaver中實(shí)踐华弓。

? 對(duì)HBase來(lái)說(shuō)，我們通常使用字典序的RowKey來(lái)快速訪問數(shù)據(jù)巷懈，除此之外也可使用自定義的Filter來(lái)搜索數(shù)據(jù)该抒，但是它是基于全表掃描的。而Phoenix提供的二級(jí)索引是避開了全表掃描顶燕，其利用空間換時(shí)間的來(lái)解決查詢過(guò)程中的緩慢問題;默認(rèn)情況下客戶端不支持二級(jí)索引凑保，需要將以下配置添加到HBase的各個(gè)RegionServer節(jié)點(diǎn)的hbase-site.xml文件中：

<property>
  <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>

覆蓋索引 Covered Indexes

? Phoenix提供了一種叫Covered Index的二級(jí)索引。這種索引在獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程中涌攻，內(nèi)部不需再去HBase原表中獲取任何數(shù)據(jù)欧引，轉(zhuǎn)而在索引表查詢結(jié)果即可。

? 要想達(dá)到這種效果恳谎，你的select 的列芝此，where 的列都需要在索引表中出現(xiàn)。舉個(gè)例子因痛，如果你的SQL語(yǔ)句是SELECT name FROM WOLFCODE_MDB.t_employee ORDER BY SALARY DESC;婚苹，要達(dá)到最大化查詢效率和速度最快，你就需要建立覆蓋索引：

CREATE INDEX salary_idx ON wolfcode_mdb.t_employee(salary DESC) INCLUDE (name);
## 原表的內(nèi)容是：
+-----+-----------+----------+---------+
| ID  |   NAME    |  SALARY  | GENDER  |
+-----+-----------+----------+---------+
| 1   | zhangsan  | 10800.0  | M       |
| 2   | lisi      | 9900.0   | M       |
| 3   | wangwu    | 7500.0   | F       |
| 4   | zhaoliu   | 10000.0  | M       |
+-----+-----------+----------+---------+
## 索引表建立后內(nèi)容是：
+-----------+------+-----------+
| 0:SALARY  | :ID  |  0:NAME   |
+-----------+------+-----------+
| 1.08E+4   | 1    | zhangsan  |
| 1E+4      | 4    | zhaoliu   |
| 9.9E+3    | 2    | lisi      |
| 7.5E+3    | 3    | wangwu    |
+-----------+------+-----------+

## 當(dāng)執(zhí)行如下SQL時(shí)鸵膏，系統(tǒng)會(huì)找到對(duì)應(yīng)的二級(jí)索引表進(jìn)行查詢膊升，二級(jí)索引表的表內(nèi)容明顯比原表的內(nèi)容少，并且在查詢的過(guò)程無(wú)需再次排序谭企，這也大大減少了查詢的時(shí)間廓译。
## 但是索引表的建立無(wú)疑也降低了集群的存儲(chǔ)能力。
SELECT name FROM WOLFCODE_MDB.t_employee ORDER BY SALARY DESC;

? 覆蓋索引就是一種典型的全局索引债查，全局索引適合那些讀多寫少的場(chǎng)景非区。使用全局索引，讀數(shù)據(jù)基本不損耗性能盹廷，所有的性能損耗都來(lái)源于寫數(shù)據(jù)征绸。數(shù)據(jù)表的添加、刪除和修改都會(huì)更新相關(guān)的索引表速和。而查詢數(shù)據(jù)的時(shí)候歹垫，Phoenix會(huì)通過(guò)索引表來(lái)快速低損耗的獲取數(shù)據(jù)。

如下當(dāng)在原表插入數(shù)據(jù)后颠放，索引表也會(huì)插入對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)：

UPSERT INTO t_employee VALUES(5,'亦舒',8800,'F');
+-----------+------+-----------+
| 0:SALARY  | :ID  |  0:NAME   |
+-----------+------+-----------+
| 1.08E+4   | 1    | zhangsan  |
| 1E+4      | 4    | zhaoliu   |
| 9.9E+3    | 2    | lisi      |
| 8.8E+3    | 5    | 亦舒       |
| 7.5E+3    | 3    | wangwu    |
+-----------+------+-----------+

如果某個(gè)查詢已不在頻繁排惨，建議刪除索引表以換取更多的空間，代碼如下：

use wolfcode_mdb;
DROP INDEX SALARY_IDX ON wolfcode_mdb.t_employee;

函數(shù)索引 Functional Indexes

? 函數(shù)索引從4.3版本就有碰凶，這種索引的內(nèi)容不局限于列暮芭，還能在表達(dá)式上建立索引鹿驼。如果你使用的表達(dá)式正好就是索引的話，數(shù)據(jù)也可以直接從這個(gè)索引獲取辕宏，而不需要從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取畜晰。比如說(shuō)，在一個(gè)表達(dá)式上建立索引瑞筐，這個(gè)表達(dá)式是salary * 12,值得注意的是凄鼻，函數(shù)索引不支持排序:

CREATE INDEX SALARY_PER_YEAR_IDEX2 ON t_employee(salary * 12);
SELECT * FROM wolfcode_mdb.SALARY_PER_YEAR_IDEX2;
## 查詢結(jié)果如下
+-----------------+------+
| :(SALARY * 12)  | :ID  |
+-----------------+------+
| 9E+4            | 3    |
| 1.056E+5        | 5    |
| 1.188E+5        | 2    |
| 1.2E+5          | 4    |
| 1.296E+5        | 1    |
+-----------------+------+

本地索引 Local Indexes

? 本地索引適合那些寫多讀少或存儲(chǔ)空間有限的場(chǎng)景。和全局索引一樣聚假，Phoenix也會(huì)在查詢的時(shí)候自動(dòng)選擇是否使用本地索引块蚌。本地索引之所以是本地，主要是因?yàn)樗饕龜?shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一臺(tái)機(jī)器上膘格，這樣做主要是為了避免網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷峭范。

異步創(chuàng)建索引

注意：https://yq.aliyun.com/ask/438584/

注意：http://hbase.group/question/27

? 一般我們可以使用CREATE INDEX來(lái)創(chuàng)建一個(gè)索引，這是一種同步的方法瘪贱。但是有時(shí)候我們創(chuàng)建索引的表非常大纱控，我們需要等很長(zhǎng)時(shí)間。Phoenix 4.5以后有一個(gè)異步創(chuàng)建索引的方式菜秦，使用關(guān)鍵字ASYNC來(lái)創(chuàng)建索引：

CREATE INDEX my_index ON t_employee(salary desc) async;
SELECT * FROM my_index;

? 這時(shí)候創(chuàng)建的索引表中不會(huì)有數(shù)據(jù)甜害。你還必須要單獨(dú)的使用命令行工具來(lái)執(zhí)行數(shù)據(jù)的創(chuàng)建。當(dāng)語(yǔ)句給執(zhí)行的時(shí)候球昨，后端會(huì)啟動(dòng)一個(gè)map reduce任務(wù)唾那，只有等到這個(gè)任務(wù)結(jié)束，數(shù)據(jù)都被生成在索引表中后褪尝，這個(gè)索引才能被使用。啟動(dòng)工具的方法：

${HBASE_HOME}/bin/hbase org.apache.phoenix.mapreduce.index.IndexTool \
  --schema wolfcode_mdb --data-table t_employee --index-table my_index \
  --output-path /async_idx_hfiles

這個(gè)任務(wù)不會(huì)因?yàn)榭蛻舳私o關(guān)閉而結(jié)束期犬，是在后臺(tái)運(yùn)行河哑。你可以在指定的文件ASYNC_IDX_HFILES中找到最終實(shí)行的結(jié)果。

3.7.JDBC API的實(shí)現(xiàn)

  1. 添加依賴龟虎。

    <dependency>
    <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
    <artifactId>phoenix-core</artifactId>
    <version>4.14.1-HBase-1.2</version>
</dependency>

  2. 添加日志璃谨。

    ### set log levels ###
log4j.rootLogger = debug ,  stdout ,  D ,  E

### 輸出到控制臺(tái) ###
log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target = System.out
log4j.appender.stdout.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern =  %d{ABSOLUTE} %5p %c 1 :%L - %m%n

  3. 因?yàn)橹胺?wù)端已經(jīng)添加了支持分組的功能，所以還要添加hbase-site.xml文件鲤妥。

    <configuration>
    <property>
        <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
        <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
    </property>
    <!-- 指定啟動(dòng)分組功能 -->
    <property>
        <name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

  4. 測(cè)試JDBC客戶端連接狀況：

    public class ConnectionTest {

    public static void main(String[] args) {
        Connection conn=null;
        Statement stmt = null;
        try {
            Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver");
            conn = DriverManager
                    .getConnection("jdbc:phoenix:hdp01,hdp02,hdp03:2181");
            stmt = conn.createStatement();
            ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from wolfcode_mdb.t_employee");
            while (rs.next()) {
                String name = rs.getString("name");
                double salary = rs.getDouble("salary");
                String gender = rs.getString("gender");
                System.out.println("name:" + name + ",salary:" + salary + ",gender:" + gender);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }finally {
            try {
                stmt.close();
                conn.close();
            }catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

}

  5. 測(cè)試CURD：

    public class CURDTest {

    private Connection _conn = null;
    private PreparedStatement _stmt = null;

    @Before
    public void init() {
        try {
            Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver");
            _conn = DriverManager
                        .getConnection("jdbc:phoenix:hdp01,hdp02,hdp03:2181");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Test
    public void testQuery() throws SQLException {
        String sql = "select * from wolfcode_mdb.t_employee";
        _stmt = _conn.prepareStatement(sql);
        ResultSet rs = _stmt.executeQuery();
        while (rs.next()) {
            String name = rs.getString("name");
            double salary = rs.getDouble("salary");
            String gender = rs.getString("gender");
            System.out.println("name:" + name + ",salary:" + salary + ",gender:" + gender);
        }
    }

    @Test
    public void testInsert() {
        try {
            String sql = "upsert into wolfcode_mdb.t_employee values (?,?,?,?)";
            _stmt = _conn.prepareStatement(sql);
            _stmt.setLong(1, 6);
            _stmt.setString(2, "趙無(wú)眠");
            _stmt.setDouble(3, 9700.00d);
            _stmt.setString(4, "F");
            _stmt.execute();
            // 如無(wú)自動(dòng)提交任務(wù)佳吞，是不會(huì)生效的。
            _conn.commit();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Test
    public void testDelete() {
        try {
            String sql = "delete from wolfcode_mdb.t_employee where name=?";
            _stmt = _conn.prepareStatement(sql);
            _stmt.setString(1, "趙無(wú)眠");
            _stmt.execute();
            // 如無(wú)自動(dòng)提交任務(wù)棉安，是不會(huì)生效的底扳。
            _conn.commit();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Test
    public void testUpdate() {
        try {
            //更新數(shù)據(jù)必須攜帶主鍵，否則更新失敗
            String sql = "upsert into wolfcode_mdb.t_employee(id,name) values(?,?)";
            _stmt = _conn.prepareStatement(sql);
            _stmt.setLong(1, 1);
            _stmt.setString(2, "張三");
            _stmt.execute();
            // 如無(wú)自動(dòng)提交任務(wù)贡耽，是不會(huì)生效的衷模。
            _conn.commit();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }


    @After
    public void destory() {
        try {
            if (null != _stmt && !_stmt.isClosed()) {
                _stmt.close();
            }
            if (null != _conn && !_conn.isClosed()) {
                _conn.close();
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

4. 加鹽表

什么是加鹽鹊汛？

加鹽可以簡(jiǎn)單的理解為加密。

舉個(gè)例子阱冶，假設(shè)我們要做一個(gè)人員管理系統(tǒng)刁憋，將用戶登陸的賬號(hào)密碼直接保存到數(shù)據(jù)庫(kù)上，用戶登陸時(shí)先去數(shù)據(jù)庫(kù)匹配木蹬，成功則登陸至耻。但是實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)中這是非常不安全的，賬戶密碼不論是在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)還是在網(wǎng)上傳輸過(guò)程中都應(yīng)該是密文而不能是明文镊叁。

一般都是采用MD5或者SHA加密算法把密碼加密尘颓，我們把這種方式稱之為加鹽，這個(gè)鹽一般是一個(gè)字符串意系，在本案例中泥耀，該字符串是固定的，我們稱之為固定鹽蛔添。

固定鹽也是不安全的痰催，因?yàn)榫W(wǎng)上也有各種在線MD5解密的網(wǎng)站，黑客可以通過(guò)這些解密網(wǎng)站對(duì)密碼進(jìn)行破解測(cè)試迎瞧。這時(shí)就可以采用動(dòng)態(tài)加鹽的方式來(lái)增加密碼的安全性夸溶，比如，我們可以將需要這個(gè)固定的字符串改為每個(gè)用戶的賬號(hào)凶硅。每個(gè)用戶都需要用一個(gè)庫(kù)去比較缝裁，大大增加了破解所有賬戶的難度。

Phoenix的加鹽有什么好處足绅？

傳統(tǒng)的加鹽主要是用來(lái)增加數(shù)據(jù)的安全性捷绑，而Phoenix中加鹽是指對(duì)primary key對(duì)應(yīng)的字節(jié)數(shù)組插入特定的byte數(shù)據(jù)。因?yàn)閜rimary key底層對(duì)應(yīng)的是HBase的row key氢妈。在插入數(shù)據(jù)的時(shí)候粹污，單調(diào)遞增rowkey會(huì)存儲(chǔ)在某一個(gè)RS上，使得負(fù)載集中在某一個(gè)RegionServer上引起的熱點(diǎn)問題首量。加鹽可以解決這一問題壮吩。

怎么對(duì)表加鹽？

在創(chuàng)建表的時(shí)候指定屬性值：SALT_BUCKETS加缘，其值表示所分buckets(region)數(shù)量鸭叙， 范圍是1~256。

use wolfcode_mdb;
CREATE TABLE t_scores(id varchar primary key,student varchar,scores varchar array[3]) salt_buckets = 4;

加鹽的過(guò)程就是在原來(lái)key的基礎(chǔ)上增加一個(gè)byte作為前綴,計(jì)算公式如下：

new_row_key = (++index % BUCKETS_NUMBER) + original_key

原理：

05.png

測(cè)試：

upsert into t_scores values('100','aaa',ARRAY['75','75','75']);
upsert into t_scores values('200','bbb',ARRAY['75','75','75']);
upsert into t_scores values('300','ccc',ARRAY['75','75','75']);
upsert into t_scores values('400','ddd',ARRAY['75','75','75']);
upsert into t_scores values('500','eee',ARRAY['75','75','75']);
upsert into t_scores values('600','fff',ARRAY['75','75','75']);
upsert into t_scores values('700','ggg',ARRAY['75','75','75']);
upsert into t_scores values('800','hhh',ARRAY['75','75','75']);
upsert into t_scores values('900','iii',ARRAY['75','75','75']);

驗(yàn)證Region的個(gè)數(shù)：

06.png

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