Phoenix定位为OLTP和操作型分析（Operational Analytics），大多用于在线业务，稳定性要求第一位。Phoenix的功能很强大，也很灵活。本文结合大部分用户的经验，给出一些使用建议，希望能帮助更多用户少走弯路。

重要 云数据库HBase的SQL功能（Phoenix）已经下线，新的场景需求推荐使用 Lindorm SQL 。

用户手册

Phoenix SQL基于SQL-92标准，但是还是有很多方言，软件架构也跟传统单机数据库有较大区别，用户在使用前务必阅读相关文档资料。以下资料供用户参考。

使用建议

二级索引使用指南

二级索引是Phoenix中非常重要的功能，用户在使用前需要深入了解，请参见 二级索引社区文档 、 二级索引中文文档 和 全局索引设计实践 。

使用二级索引过程中的注意事项：
  • 是否需要使用覆盖索引？

    覆盖索引需要将查询返回字段加入到索引表中，这样在命中索引时，只需要查询一次索引表即可，非覆盖索引，要想拿到完整结果则需要回查主表。不难理解，覆盖索引查询性能更好，但是会浪费一定存储空间，影响一定写性能。非覆盖索引使用时，有时执行计划并不能默认命中索引，此时，用户需要加 索引Hint 。

  • 应该使用local Index还是global Index？
    实现上，一个global index表对应着一个hbase表，local index是在主表上新增一列存储索引数据。适用场景上，global index适用于多读的场景，但存在同步索引时带来网络开销较大的问题。而local由于和原数据存储在一张表中同步索引数据会相对快一点。虽然local index也有一定适用场景，但仍然推荐使用global index，其原因有以下几点：
    • 当前版本的phoenix的local index的实现相对global index不太完善，问题较多，使用存在一定的风险。
    • local index不太完善，大的改动后，可能会存在不兼容，升级流程比较复杂。
    • 在大数据量下，原始数据和索引数据放在一起会加剧region分裂，且分裂后索引数据的本地性也会丧失。
    因此，在阿里云HBase SQL服务中 LOCAL INDEX功能已经被禁止 。
  • 索引表最多可以创建多少个？

    索引会保证实时同步，也会引来写放大问题，一般建议不超过10个，如果超过建议使用 HBase全文索引功能 。

  • 构建索引需要注意哪些事项？

    使用创建索引语句（CREATE INDEX）时，如果指定async参数，则为异步构建，语句完成时，会在SYSTEM.CATALOG表中建立索引表的元信息，并建立跟主表的关系，但是状态是building，索引表中没有数据，也不可查，需要后续用 REBUILD语句 。

加盐注意事项

重要 本特性有副作用，不建议使用。使用前请确保您已经充分了解其原理与适用场景。如果您无法确定您的场景是否适合，请钉钉与我们联系，我们会帮您进行评估。

加盐通常用来解决数据热点和范围查询同时存在的场景。原理介绍请参见： Phoenix社区文档 和 中文文档 。

加盐有较强的适用场景要求，场景不合适将会达不到预期期望：
  • 写热点或写不均衡：比如以时间作为第一列主键，永远写表头或者表尾。
  • 需要范围查询：要按第一列主键进行范围查询，不能使用hash打散。

有热点就要打散，但打散就难以做范围查询。因此，要同时满足这对 相互矛盾的需求 ，必须有一种 折中 的方案：既能在一定程度上打散数据，又能保证有序。这个解决方案就是加盐，亦称分桶（salt buckets）。 数据在桶内保序，桶之间随机 。写入时按桶个数取模，数据随机落在某个桶里，保证写请求在桶之间是均衡的。查询时读取所有的桶来保证结果集的有序和完备。

一般来说，严格满足上述条件的业务场景并不常见。大多数场景都可以找到其他的业务字段来协助散列。考虑到其严重的副作用，我们不建议使用这个特性。

副作用：
  • 写瓶颈 ：一般全表只有buckets个region用于承担写。当业务体量不断增长时，因为无法调整bucket数量，不能有更多的region帮助分担写，会导致写入吞吐无法随集群扩容而线性增加。导致写瓶颈，从而限制业务发展。
  • 读扩散 ：select会按buckets数量进行拆分和并发，每个并发都会在执行时占用一个线程。select本身一旦并发过多会导致线程池迅速耗尽或导致QueryServer因过高的并发而FGC。同时，本应一个RPC完成的简单查询，现在也会拆分成多个，使得查询RT大大增加。

以上副作用会制约业务的发展，尤其对于大体量的、发展快速的业务。因为桶个数不能修改，写瓶颈会影响业务的扩张。读扩散带来的RT增加也大大降低了资源使用效率。

常见的使用 误区 ：
  • 预分区 ：用分桶来实现建表的预分区最常见的误用。这是因为Phoenix提供的split on预分区语法很难使用。目前可用hbase Shell的建表，指定预分区，之后关联为Phoenix表。在海量数据场景，合理的预分区是一个很有挑战的事情，我们后续会对此进行专题讨论，敬请期待。
  • 伪热点 ：写入热点或不均衡大多数情况都是假象，通常还有其他字段可用于打散数据。比如监控数据场景，以metric名字的hash值做首列主键可有效解决写入均衡的问题。

一定不要为了预分区而使用加盐特性 ，要结合业务的读写模式来进行表设计。如果您无法做出准确的判断，可以钉钉联系云HBase值班咨询。

Buckets个数跟机型配置和数据量有关系，可以参考下列方式计算，其中N为Core/RS节点数量：
  • 单节点内存 8G: 2*N
  • 单节点内存 16G: 3*N
  • 单节点内存 32G: 4*N
  • 单节点内存 64G: 5*N
  • 单节点内存 128G: 6*N
说明 索引表默认会继承主表的盐值；bucket的数目不能超过256；一个空的Region在内存中的数据结构大概2MB，用户可以评估下单个RegionServer承载的总Region数目，有用户发生过在低配置节点上，建大量加盐表直接把集群内存耗光的问题。

慎用扫全表、OR、Join和子查询

虽然Phoenix支持各种Join操作，但是Phoenix主要还是定位为在线数据库，复杂Join，比如子查询返回数据量特别大或者大表Join大表，在实际计算过程中十分消耗系统资源，会严重影响在线业务，甚至导致OutOfMemory异常。对在线稳定性和实时性要求高的用户，建议只使用Phoenix的简单查询，且查询都命中主表或者索引表的主键。另外，建议用户在运行SQL前都执行下explain，确认是否命中索引，或者主键，请参见 explain社区文档 和 explain中文文档 。

Phoenix不支持复杂查询

Phoenix的二级索引本质还是前缀匹配，用户可以建多个二级索引来增加对数据的查询模式，二级索引的一致性是通过协处理器实现的，索引数据可以实时可见，但也会影响写性能，特别是建多个索引的情况下。对于复杂查询，比如任意条件的and/or组合，模糊查找，分词检索等Phoenix不支持。

Phoenix不支持复杂分析

Phoenix定位为操作型分析（operational analytics），对于复杂分析，比如前面提到的复杂join则不适合，这种建议用Spark这种专门的大数据计算引擎来实现，请参见 X-Pack Spark分析服务 和 HBase SQL（Phoenix）与Spark的选择 。

Phoenix是否支持映射已经存在的HBase表？

支持，请参见 社区相关文档 。用户可以通过Phoenix创建视图或者表映射已经存在的HBase表，如果使用表的方式映射HBase表，在Phoenix中执行DROP TABLE语句同样也会删除HBase表。另外，由于column family和列名是大小写敏感的，必须一一对应才能映射成功。Phoenix的字段编码方式大部分跟HBase的Bytes工具类不同，一般建议如果只有varchar类型，才进行映射，包含其他类型字段时不要使用映射。

问题与解决方法

使用云数据库HBase的SQL功能（Phoenix）的过程中可能会遇到以下问题，为您提供解决以下问题的方法。

  • meta可能存在不同步。

    问题描述：在同一时间多个连接访问Phoenix的场景下，一个连接进行DDL操作后（例如创建表，删除表，增加列，增加索引，删除索引等），其他连接不能感知到，可能会造成读写失败（出现表不存在或者索引不存在等异常报错）。

    解决方法：
    • 如果是Phoenix 4.x重客户端访问，那么您需要重启重客户端。
    • 如果是Phoenix 5.x轻客户端访问，那么您需要重启queryserver。
  • 查询bug。

    问题描述：某些情况下，Phoenix对有些索引的主表回查会存在bug，在执行查询的时候, 会出现异常。

    解决方法：通过冗余全部列，避免回查主表。

  • RegionServer OOM的情况。

    问题描述：LookupJoin会在ScanRpc请求中发起Get请求，这个Get请求的Scanner没有被正常关闭。

    解决方法：关闭Lookupjoin。

  • 服务端报Unable to find cached index metadata。

    问题描述：如果用户对应的索引存储的cache在一定时间内没有被访问，那么会从cache中删除。

    解决方法：重启queryserver或者重客户端，或者重新设置cache的过期时间。

  • 对于数据量较大的复杂查询（JOIN、ORDER BY、GROUP BY），您需要合理地控制资源，否则会影响集群稳定性。

    解决方法：如果需要使用SQL语句，您可以了解Lindorm SQL解决相关内容，有任何问题请 提交工单 。