Ken Wu's Blog » HBase二级索引与Join
1，按索引建表
每一个索引建立一个表，然后依靠表的row key来实现范围检索。row key在HBase中是以B+ tree结构化有序存储的，所以scan起来会比较效率。
单表以row key存储索引，column value存储id值或其他数据 ，这就是Hbase索引表的结构。
如何Join？
多索引（多表）的join场景中，主要有两种参考方案：
1，按索引的种类扫描各自独立的单索引表，最后将扫描结果merge。
这个方案的特点是简单，但是如果多个索引扫描结果数据量比较大的话，merge就会遇到瓶颈。
比如，现在有一张1亿的用户信息表，建有出生地和年龄两个索引，我想得到一个条件是在杭州出生，年龄为20岁的按用户id正序排列前10个的用户列表。
有一种方案是，系统先扫描出生地为杭州的索引，得到一个用户id结果集，这个集合的规模假设是10万。
然后扫描年龄，规模是5万，最后merge这些用户id，去重，排序得到结果。
这明显有问题，如何改良？
保证出生地和年龄的结果是排过序的，可以减少merge的数据量？但Hbase是按row key排序，value是不能排序的。
变通一下 – 将用户id冗余到row key里？OK，这是一种解决方案了，这个方案的图示如下：
merge时提取交集就是所需要的列表，顺序是靠索引增加了_id，以字典序保证的。
2， 按索引查询种类建立组合索引。
在方案1的场景中，想象一下，如果单索引数量多达10个会怎么样？10个索引，就要merge 10次，性能可想而知。
解决这个问题需要参考RDBMS的组合索引实现。
比如出生地和年龄需要同时查询，此时如果建立一个出生地和年龄的组合索引，查询时效率会高出merge很多。
当然，这个索引也需要冗余用户id，目的是让结果自然有序。结构图示如下：
这个方案的优点是查询速度非常快，根据查询条件，只需要到一张表中检索即可得到结果list。缺点是如果有多个索引，就要建立多个与查询条件一一对应的组合索引，存储压力会增大。
在制定Schema设计方案时，设计人员需要充分考虑场景的特点，结合方案一和二来使用。下面是一个简单的对比：
| 单索引 | 组合索引 | |
| 检索性能 | 优异 | 优异 |
| 存储 | 数据不冗余，节省存储。 | 数据冗余，存储比较浪费。 |
| 事务性 | 多个索引保证事务性比较困难。 | 多个索引保证事务性比较困难。 |
| join | 性能较差 | 性能优异 |
| count,sum,avg,etc | 符合条件的结果集全表扫描 | 符合条件的结果集全表扫描 |
从上表中可以得知，方案1,2都存在更新时事务性保证比较困难的问题。如果业务系统可以接受最终一致性的话，事务性会稍微好做一些。否则只能借助于复杂的分布式事务，比如JTA，Chubby等技术。
count, sum, avg, max, min等聚合功能，Hbase只能通过硬扫的方式，并且很悲剧，你可能需要做一些hack操作（比如加一个CF,value为null），否则你在扫描时可能需要往客户端传回所有数据。
当然你可以在这个场景上做一些优化，比如增加状态表等，但复杂性带来的风险会更高。
还有一种终极解决方案就是在业务上只提供上一页和下一页，这或许是最简单有效的方案了。