phoenix:Explain

最新推荐文章于 2023-05-05 21:41:23 发布

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分类专栏： phoenix 文章标签： phoenix

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本文深入探讨HBase查询优化策略，包括如何利用RANGE SCAN和SKIP SCAN提高效率，以及通过Explain分析查询计划，减少客户端操作，实现查询在服务端执行，提升并行处理能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Explain

1.执行所有的 Hbase 范围查询 
2.估算scan的字节数
3.估算传输的row数
4.以上估算时间
5.需要扫描的表
6.在服务与客户端的操作如：sort merge scan limit

EXPLAIN sql -- 打印执行计划，修改语句使满足如下条件：
	1.尽量让操作在server端。服务端的操作是分布在集群上的，并行操作。
	2.尽可能使用RANGE SCAN or SKIP SCAN，比起 TABLE SCAN
	3.过滤条件采用主键。
	4.如果必要，引入本地索引或者 全局索引那个转换你的查询
	5.如果有一个索引能覆盖你的查询，但是被删除了，用 SELECT /* + INDEX() */

Anatomy of Explain Plan
	1.AGGREGATE INTO ORDERED DISTINCT ROWS -- 把返回的结果进行聚合，如求和。如果出现ORDERED，GROUP BY 应用到了PK上，它允许在合适的地方进行聚合操作，而不是保存所有的 distinct组在服务器的内存里
	2.AGGREGATE INTO SINGLE ROW -- 把所有结果聚合成一行，如 count(*) 	
	3.CLIENT -- 操作在client端进行。如果出现这种情况，可能需要重新写SQL,尽可能多的操作在服务端
	4.FILTER BY  expression -- 返回的匹配expression的结果
	5.FULL SCAN OVER tableName -- 全表扫描
	6.INNER-JOIN -- 多个表进行连接，如果连接条件满足
	7.MERGR SORT --  对结果进行合并排序
	8.RANGE SCAN OVER tableName [...] -- [start stop] 指示primary key 开始与结束位置
	9.ROUND ROBIN -- 如果返回结果不需要 order by ,返回的结果是无序的，在客户端启动最大的并行度
	10.X-CHUNK -- 描述有多少线程应该在这个操作上。最大的并行是被线程池限制的。最小的线程数与扫描的table的数据所有的regions数相同
	11.PARALLELx-WAY -- 有多少个并行扫描合并排序在操作中
	12.SERIAL -- 连续操作，如 一行的查找 过滤条件是 PK ，并且结果是被限制的
	13.EST_BYTES_READ -- 估算总共有多少个字节作为扫描的查询的部分
	14.EST_ROW_READ --  估算总共有多少行作为扫描查询的部分 
	15.EST_INFO_TS -- 收集信息需要多少毫秒

JDBC Explain Plan API and estimates information

String explainSql = "EXPLAIN SELECT * FROM T";
Long estimatedBytes = null;
Long estimatedRows = null;
Long estimateInfoTs = null;
try (Statement statement = conn.createStatement(explainSql)) {
        int paramIdx = 1;
        ResultSet rs = statement.executeQuery(explainSql);
        rs.next();
        estimatedBytes =
                (Long) rs.getObject(PhoenixRuntime.EXPLAIN_PLAN_ESTIMATED_BYTES_READ_COLUMN);
        estimatedRows =
                (Long) rs.getObject(PhoenixRuntime.EXPLAIN_PLAN_ESTIMATED_ROWS_READ_COLUMN);
        estimateInfoTs =
                (Long) rs.getObject(PhoenixRuntime.EXPLAIN_PLAN_ESTIMATE_INFO_TS_COLUMN);
}