记录一下phoenix从建表到参数的优化方法，使用浑身解数来更高的提高hbase的查询性能

1. SALT_BUCKETS

    HBASE建表之初默认一个region，当写入数据超过region分裂阈值时才会触发region分裂。我们可以通过SALT_BUCKETS方法加盐，在表构建之初就对表进行预分区。SALT_BUCKETS值的范围是1~256（2的8次方），一般将预分区的数量设置为0.5～1 倍核心数。
    加盐的原理是在原始的rowkey前加上一个byte，并填充由rowkey计算得出的hash值，使得原本连续的rowkeys被均匀打散到多个region中，有效地解决了读写热点问题。较多的region同时也增加了表读写并行度，从而提升了HBase表的读写效率。

#表指定分区数
CREATE TABLE test_salt
 (
  hrid         varchar not null primary key,
  parentid     bigint,
  departmentid varchar
 )SALT_BUCKETS=40;

#索引指定分区数
(索引不指定预分区数时，其默认分区数与表保持一致)
CREATE INDEX idx_test_salt_departmentid ON TESTN(departmentid) SALT_BUCKETS=20;

  加盐原理图解：

2. Pre-split

    除了使用加盐直接指定分区数外，我们也可以使用split on手动设置分区。这种方法同样是在构建之初就对表进行预分区，较多的region能够增加hbase的并行度，从而提升读取、写入效率。由于对rowkey不引入额外的byte，因此不会改变rowkey的原始顺序。

#对表指定五个分区
CREATE TABLE test_split
 (
  hrid         varchar,
  parentid     bigint,
  departmentid varchar
CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (departmentid, hrid))
SPLIT ON ('market','device','develop','sale');

3.列族设计

由于HBase表的不同列族是分开存储，因此把相关性大的列放在同一个列族，能够减少数据检索时扫描的数据量，从而提升读的效率。

#对列指定a、b两个列族
CREATE TABLE test_cf
 (
  a.hrid         varchar not null primary key,
  a.parentid     bigint,
  b.departmentid varchar
 );

4. 使用压缩

    在数据量大的表上可以使用压缩算法来减少存储占用空间，从而提高性能 。常用的压缩方法有GZ，lzo等。

#对表实施GZ压缩
CREATE TABLE test_compress
 (
  hrid         varchar not null primary key,
  parentid     bigint,
  departmentid varchar
 )COMPRESSION='GZ'

5. 二级索引

    以Phoenix的全局索引为例，对departmentid建立全局索引，实际上是建立了一张索引表，索引表的rowkey由departmentid与原表rowkey拼接而来。由于departmentid是索引表rowkey的主维度，因此能够快速被查找并获取到对应的原表rowkey，再通过原表rowkey可以从原表中快速获取数据。

#建表
CREATE TABLE test_index
 (
  hrid         varchar not null primary key,
  parentid     bigint,
  departmentid varchar
 );

#对departmentid建立全局索引
CREATE INDEX idx_test_index_departmentid ON test_index(departmentid);

6.参数优化

    根据集群配置情况设置合理参数有助于优化HBase性能，可以在hbase-site.xml里配置以下参数

1. index.builder.threads.max （Default: 10）
   为主表更新操作建立索引的最大线程数

2. index.writer.threads.max（Default: 10）
   将索引写入索引表的最大线程数

3. hbase.htable.threads.max（Default: 2,147,483,647）
   索引表写入数据的最大线程数

4. index.tablefactory.cache.size（Default: 10）
   缓存10个往索引表写数据的线程

5. index.builder.threads.keepalivetime（Default: 60）
   为主表更新操作建立索引的线程的超时时间

6. index.writer.threads.keepalivetime（Default: 60）
   将索引写入索引表的线程的超时时间

7. hbase.htable.threads.keepalivetime（Default: 60）
   索引表写入数据的线程的超时时间