hbase所谓的三维有序存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储。
先 说rowkey,我们知道rowkey是行的主键,而且hbase只能用个rowkey,或者一个rowkey范围即scan来查找数据。所以 rowkey的设计是至关重要的,关系到你应用层的查询效率。我们知道,rowkey是以字典顺序排序的。而存储的字节码,字典排序,我们知道,如果是字 母,那就是字母的顺序,比如,有两个rowkey,rowkey1:aaa222,rowkey2:bbb111,那么rowkey1是排在 rowkey2前面的,因为按字典,a排在b前面,如果rowkey2的第一位也是a,那么就根据第二位来比较,如果还相同,则比较第三为,后面同样。这 个理解了,我们在根据rowkey范围查询的时候,我们一般是知道startRowkey,如果我们通过scan只传startRowKey : d开头的,那么查询的是所有比d大的都查了,而我们只需要d开头的数据,那就要通过endRowKey来限制。我们可以通过设定endRowKey为:d 开头,后面的根据你的rowkey组合来设定,一般是加比startKey大一位。比如说rowkey设计为:用户ID-日期,那么查某个用户某天的数 据,startKEY为3231-20121212,endKey为:3231+201213,那么你查到的就是用户为3231在20121212这一天 的数据。
column key
column key是第二维,数据按rowkey字典排序后,如果rowkey相同,则是根据column key来排序的,也是按字典排序。
我们在设计table的时候要学会利用这一点。比如我们的收件箱。我们有时候需要按主题排序,那我们就可以把主题这设置为我们的column key,即设计为columnFamily+主题.,这样的设计。
timestamp
timestamp 时间戳,是第三维,这是个按降序排序的,即最新的数据排在最前面。
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假设库已经分为32个,那么要扩展到64个,怎样做呢
订单分库分表实践总结以及关键步骤 -
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