Ali-HBase SQL实践与优化

深入探讨 HBase 的核心原理、架构设计以及优化策略，并简要介绍 Phoenix 的扩展功能。 一、 HBase 原理与概念 数据模型：详解 HBase 的逻辑数据模型，包括表、行、列族、列限定符等概念，以及其与关系型数据库的区别。 架构解析：深入剖析 HBase 的架构组件，如 HMaster、RegionServer、Zookeeper 等，阐述其协同工作机制。 读写流程：详细解读 HBase 的数据读写路径，涵盖数据定位、读写操作流程、数据一致性保证等关键步骤。 二、 HBase 安装部署 单机模式：介绍 HBase 单机模式的安装步骤，配置参数说明以及常见问题排查。 分布式部署：阐述 HBase 分布式集群的搭建过程，包括环境准备、配置文件修改、节点启动等关键环节。 三、 HBase 性能优化 表设计优化：从 RowKey 设计、列族划分、预分区策略等方面阐述 HBase 表设计优化方案。 写入优化：探讨 HBase 写入性能提升方法，如批量写入、异步写入、WAL 机制优化等。 读取优化：分析 HBase 读取性能优化策略，涵盖 Bloom Filter、BlockCache、数据压缩等技术应用。 四、 Phoenix 扩展 简介：概述 Phoenix 的功能和架构，阐述其与 HBase 的关系。 SQL 支持：介绍 Phoenix 如何通过 SQL 语句操作 HBase 数据，以及其提供的 SQL 特性支持。 应用场景：探讨 Phoenix 适用于哪些场景，例如实时查询、OLAP 分析等。 五、 数据结构 二叉树：简述二叉树的概念、性质以及常见遍历算法，分析其在 HBase 中的应用。 B 树：介绍 B 树的结构特点、查找和插入操作，以及其在 HBase 数据存储中的优势。 总结 详细阐述了 HBase 的核心原理、架构设计、优化策略以及 Phoenix 扩展等方面的内容，帮助读者深入理解和应用 HBase。

HBase作为基于Apache Hadoop的分布式NoSQL数据库，在处理大规模数据存储方面具有显著优势。它以其强大的水平扩展能力和高性能读写能力，成为大数据领域的重要工具。HBase的核心架构包括表、行、列族和列等基本组件。通过HBase的Shell操作可以直观地管理数据库，包括创建表、插入数据、扫描数据等。此外，API操作进一步丰富了HBase的功能，例如使用Apache HBase客户端库进行编程操作。Phoenix作为HBase的SQL层，简化了HBase的使用，提供了二级索引的支持。

Cloudera详细介绍了如何优化和实施HBase，这是一份权威可信的指南。

第1章全局在胸——用工具对SQL整体优化1 1.1都有哪些性能工具1 1.1.1不同调优场景分析2 1.1.2不同场景对应工具2 1.2整体性能工具的要点4 1.2.1五大性能报表的获取5 1.2.2五大报表关注的要点10 1.3案例的分享与交流18 1.3.1和并行等待有关的案例18 1.3.2和热块竞争有关的案例19 1.3.3和日志等待有关的案例20 1.3.4新疆某系统的前台优化20 1.3.5浙江某系统的调优案例21 1.4本章总结延伸与习题21 1.4.1总结延伸21 1.4.2习题训练23第2章风驰电掣——有效缩短SQL优化过程24 2.1\u3000SQL调优时间都去哪儿了25 2.1.1不善于批处理频频忙交互25 2.1.2无法抓住主要矛盾瞎折腾25 2.1.3未能明确需求目标白费劲26 2.1.4没有分析操作难度乱调优26 2.2如何缩短SQL调优时间27 2.2.1先获取有助调优的数据库整体信息27 2.2.2快速获取SQL运行台前信息27 2.2.3快速拿到SQL关联幕后信息28 2.3从案例看快速SQL调优29 2.3.1获取数据库整体的运行情况29 2.3.2获取SQL的各种详细信息29 2.4本章总结延伸与习题32 2.4.1总结延伸32 2.4.2习题训练33第3章循规蹈矩——如何读懂SQL执行计划34 3.1执行计划分析概述35 3.1.1\u3000SQL执行计划是什么35 3.1.2统计信息用来做什么36 3.1.3数据库统计信息的收集37 3.1.4数据库的动态采样37 3.1.5获取执行计划的方法（6种武器） 40 3.2读懂执行计划的关键48 3.2.1解释经典执行计划方法49 3.2.2总结说明55 3.3从案例辨别低效SQL 55 3.3.1从执行计划读出效率56 3.3.2执行计划效率总结60 3.4本章习题、总结与延伸60第4章运筹帷幄——左右SQL执行计划妙招62 4.1控制执行计划的方法综述63 4.1.1控制执行计划的意义63 4.1.2控制执行计划的思路64 4.2从案例探索其方法及意义65 4.2.1\u3000HINT的思路65 4.2.2非HINT方式的执行计划改变72 4.2.3执行计划的固定100 4.3本章习题、总结与延伸102第5章且慢，感受体系结构让SQL飞103 5.1体系结构知识104 5.1.1组成104 5.1.

在Oracle性能优化中，主要可以从SQL优化和参数优化两个方面进行提升。 SQL优化方法 索引优化：创建合适的索引可以显著提高查询效率，避免全表扫描。 查询重写：通过优化查询语句，避免复杂的子查询和重复的计算。 执行计划分析：使用EXPLAIN PLAN检查SQL执行计划，找到性能瓶颈。 避免全表扫描：在可能的情况下，通过添加适当索引或重写SQL来避免全表扫描。 参数优化方法 内存参数调整：根据实际情况调整如SGA和PGA的大小，以提高数据库缓存能力。 优化日志缓冲区：合理调整redo log buffer的大小，避免频繁的磁盘I/O操作。 调整连接池大小：合理配置Oracle连接池，避免过多或过少的数据库连接，提升数据库响应能力。 总结：通过合理的SQL优化与参数调优，可以显著提升Oracle数据库性能，减少查询延迟和资源浪费，帮助开发者更高效地运维数据库系统。

这份资源详细阐述了如何安装部署HBase，并运用Java API进行调用。实践步骤清晰，成功率高，基于林子雨老师教材中的Hadoop和HBase版本，并进行了优化改进，通过先安装Zookeeper的方式有效避免了常见问题。

《优化Oracle SQL的方法与实践》是一本独具特色的书籍，帮助读者深入理解如何在Oracle数据库中编写高质量的SQL语句，并有效诊断和调整性能问题。本书从Oracle SQL处理的核心原理出发，系统地介绍了优化器、执行计划、游标和绑定变量、查询转换、统计信息、提示和并行处理等关键内容。通过大量实用的SQL优化案例，阐述了“从原理出发，应对各种挑战”的优化策略。此外，书中还总结了作者在实际工作中积累的Oracle SQL优化方法论。适合Oracle数据库开发人员、DBA及对Oracle数据库有兴趣的读者，也可作为学术教学和培训机构的重要参考资料。

在进行Oracle数据库SQL语句优化时，遵循一定的优化策略至关重要。以下是一些行之有效的优化方案： 创建表时，应尽量设置主键，并根据实际需求调整数据表的PCTFREE和PCTUSED参数；对于大数据表删除操作，建议使用truncate table代替delete。 索引优化：合理使用索引是提升查询性能的关键。在OLTP应用中，每张表的索引数量应保持适当，不要过多。对于数据重复量大的列，应避免使用二叉树索引，而选择位图索引。组合索引的列顺序应与查询条件中的列顺序尽量一致。对于频繁数据操作的表，索引重建是必要的，以减少索引失效和碎片的影响。

SQL优化的一般性原则 目标： 减少服务器资源消耗（主要是磁盘IO）； 设计方面： 尽量依赖Oracle的优化器，并为其提供条件； 合适的索引，索引的双重效应，列的选择性； 编码方面： 利用索引，避免大表FULL TABLE SCAN； 合理使用临时表； 避免写过于复杂的SQL，不一定非要一个SQL解决问题； 在不影响业务的前提下减小事务的粒度；