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在Apache HBase上执行SQL查询。 根据项目创建者所述,对于10M到100M的行的简单查询来说,Phoenix要胜过Hive。对于使用了HBase API、协同处理器及自定义过滤器的Impala与OpenTSDB来说,进行相似的查询Phoenix的速度也会更快一些。 Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan,并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级别的行数来说,其性能量级是秒。 Phoenix最值得关注的一些特性有: 嵌入式的JDBC驱动,实现了大部分的java.sql接口,包括元数据API 可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模 完善的查询支持,可以使用多个谓词以及优化的扫描键 DDL支持:通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列 版本化的模式仓库:当写入数据时,快照查询会使用恰当的模式 DML支持:用于逐行插入的UPSERT VALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT SELECT、用于删除行的DELETE 通过客户端的批处理实现的有限的事务支持 单表——还没有连接,同时二级索引也在开发当中 紧跟ANSI SQL标准
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Phoenix sql 入门
整理:风轻扬 qq:412664502
一.Phoenix 介绍
近日,Salesforce.com 开源了 Phoenix,这是一个 Java 中间层,可以让开发者在 Apache HBase 上执行
SQL 查询。InfoQ 有幸采访到了 Salesforce.com 的主开发者 James Taylor 以了解关于 Phoenix 的更多信息。
除了无数的 SQL、NoSQL 与 NewSQL 数据库,Salesforce.com 又宣布了 Phoenix 项目,这是构建在 Apache
HBase(列式大数据存储)之上的一个 SQL 中间层。Phoenix 完全使用 Java 编写,代码位于 GitHub 上,并
且提供了一个客户端可嵌入的 JDBC 驱动。
根据项目所述,Phoenix 被 Salesforce.com 内部使用,对于简单的低延迟查询,其量级为毫秒;对于百万
级别的行数来说,其量级为秒。Phoenix 并不是像 HBase 那样用于 map-reduce job 的,而是通过标准化的
语言来访问 HBase 数据的。
根据项目创建者所述,对于 10M 到 100M 的行的简单查询来说,Phoenix 要胜过 Hive。对于使用了 HBase
API、协同处理器及自定义过滤器的 Impala 与 OpenTSDB 来说,进行相似的查询 Phoenix 的速度也会更快
一些。
Phoenix 查询引擎会将 SQL 查询转换为一个或多个 HBase scan,并编排执行以生成标准的 JDBC 结果集。
直接使用 HBase API、协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级
别的行数来说,其性能量级是秒。
Phoenix 最值得关注的一些特性有:
嵌入式的 JDBC 驱动,实现了大部分的 java.sql 接口,包括元数据 API
可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模
完善的查询支持,可以使用多个谓词以及优化的扫描键
DDL 支持:通过 CREATE TABLE、DROP TABLE 及 ALTER TABLE 来添加/删除列
版本化的模式仓库:当写入数据时,快照查询会使用恰当的模式
DML 支持:用于逐行插入的 UPSERT VALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的 UPSERT
SELECT、用于删除行的 DELETE
通过客户端的批处理实现的有限的事务支持
单表——还没有连接,同时二级索引也在开发当中
紧跟 ANSI SQL 标准
Phoenix 代码基于 BSD 许可开源。
下面是 InfoQ 采访 Phoenix 主开发者 James Taylor 的访谈内容。
InfoQ:为何要为 Non-SQL 数据存储提供 SQL 接口?现在已经有很多其他的 SQL 解决方案了。
JT:现有的 SQL 解决方案通常都不是水平可伸缩的,因此当数据量变大时会遇到阻碍。至于我们为何在
NoSQL 数据存储 HBase 上提供 SQL 接口,有如下几个原因:
使用诸如 SQL 这样易于理解的语言可以使人们能够更加轻松地使用 HBase。相对于学习另一套私有
API,人们可以使用熟悉的语言来读写数据。
使用诸如 SQL 这样更高层次的语言来编写减少了你所需编写的代码量。比如说,使用 Phoenix,你可以



















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