hbase查询基于标准sql规范中间件Phoenix

　　

 　　Phoenix是个很好的hbase 查询工具，在hbase中安装也很简单，可以按照 http://www.cnblogs.com/laov/p/4137136.html 这个连接中进行配置客户端和服务端的Phoenix。

PhoenixSQL有如下类：

• 增删数据：ExecutableAddColumnStatement、ExecutableDropColumnStatement
• 创建/删除表格：ExecutableCreateTableStatement、ExecutableDropTableStatement
• Select操作：ExecutableSelectStatement
• 导入数据：ExecutableUpsertStatement
• 解释执行：ExecutableExplainStatement

      Phoenix架构和特点：

 　　Phoenix中SQL Query Plan的执行，基本上是通过构建一系列的Hbase scan来完成。为了尽可能减少数据传输，在Region Server使用Coprocessor来尽可能的执行Aggregate相关工作，基本思想是使用RegionObserver在PostScannerOpen hook中将RegionScanner替换成支持Aggregation工作的定制化的Scanner，具体的Aggregate操作通过custom的scan属性传递给RegionScanner。与基于MapReduce的框架执行Plan的思想比较，基本上就是通过Coprocessor，使用RegionServer自身来在各个节点上执行Aggregation。此外，通过各种定制的Filter在Hbase的RegionScanner scan过程中，尽早的将不相关的数据过滤掉。采用JDBC接口和应用程序交互。

       目前支持简单的表的创建，修改，数据删减，过滤，检索等SQL语法，从语法上看，不支持多表操作，本质上应该是由于不支持多表联合类的操作如各种Join等，所以在Where部分也就不能做多表的比较。由于Coprocessor 和 Filter自身能力的限制，如果完全不依赖Map Reduce框架，只通过HbaseClient API想要实现复杂的Query操作如多表联合操作，相对比较困难，或者大量工作需要在客户端代码中实现，性能上可能无法满足需求。

　　执行查询时，在数据访问与运行时执行之间加上SQL这样一层抽象可以进行大量优化。比如说，对于GROUP BY查询来说，我们可以利用HBase中协同处理器这样的特性。借助于该特性，我们可以在HBase服务器上执行Phoenix代码。因此，聚合可以在服务端执行，而不必在客户端，这么做会极大减少客户端与服务端之间传输的数据量。此外，Phoenix还会在客户端并行执行GROUP BY，这是根据行键的范围来截断扫描而实现的。通过并行执行，结果会更快地返回。所有这些优化都无需用户参与，用户只需发出查询即可。

优点：

1：命令行和java客户端使用都很简单。尤其是java客户端直接面向JDBC接口编程，封装且优化了Hbase很多细节。 
2：在单表操作上性能比Hive Handler好很多（但是handler也有可能会升级加入斜处理器相关聚合等特性） 
3：支持多列的二级索引，列数不限。其中可变索引时列数越多写入速度越慢，不可变索引不影响写入速度（参考：  https://github.com/forcedotcom/phoenix/wiki/Secondary-Indexing#mutable-indexing）。 
4：对Top-N查询速度远超Hive（参考：  https://github.com/forcedotcom/phoenix/wiki/Performance#top-n） 
5：提供对rowkey分桶的特性，可以实现数据在各个region的均匀分布（参考：  https://github.com/forcedotcom/phoenix/wiki/Performance#salting） 
6：低侵入性，基本对原Hbase的使用没什么影响 
7：提供的函数基本都能cover住绝大多数需求了 
8：与Hive不同的是，Phoenix的sql语句更接近标准sql规范。

  Phoenix的基本查询语法：

select * from shuju;

select count(1) from shuju;

select cmtid,count(1) as num from shuju group by cmtid order by num desc;

select avg(TO_NUMBER(avgt)) from shuju;

select cmtid,count(1) as num,avg(TO_NUMBER(avgt)) as avgt,avg(TO_NUMBER(loss)) as loss from shuju group by cmtid order by num desc;

select acm,dtype,cmtid,count(1) as num,avg(TO_NUMBER(avgt)) as avgt,avg(TO_NUMBER(loss)) as loss

from shuju

group by acm,dtype,cmtid

order by num desc;

select acm,dtype,porgcode,orgid,cmtid,count(1) as num,avg(TO_NUMBER(avgt)) as avgt,avg(TO_NUMBER(loss)) as loss

from shuju

group by acm,dtype,porgcode,orgid,cmtid

order by num desc;

where TO_DATE(ttime,'yyyyMMddHHmmss')=TO_DATE('20141125','yyyyMMdd')

select ttime from shuju order by ttime desc;

 

where TO_DATE(ttime,'yyyyMMddHHmmss')=TO_DATE('20141125','yyyyMMdd')

 

select TO_DATE(ttime,'yyyyMMddHHmmss') from shuju;

select TO_DATE('20141125','yyyyMMdd') from shuju;

select (TO_DATE(ttime,'yyyyMMddHHmmss')=TO_DATE('20141125','yyyyMMdd')) as aaa from shuju order by aaa asc;

   java调用Phoenix的驱动例子：（Phoenix基本几乎标准sql规范）

　　

import java.sql.*;

public class PhoenixJDBC {

 public static void main(String args[]) {

 try {
     //Register JDBC Driver
     Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver").newInstance();

     Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:54.152.31.122","","");

     //Create a Statement class to execute the SQL statement
     Statement stmt = conn.createStatement();

     //Execute the SQL statement and get the results in a Resultset
     ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from US_POPULATION");

     // Iterate through the ResultSet, displaying two values
     // for each row using the getString method

     while (rs.next())
         System.out.println("Name= " + rs.getString("host"));
 }
 catch (SQLException e) {
     e.printStackTrace();
 }
 catch (Exception e) {
     e.printStackTrace();
 }
 }
 }