hbase数据查询分页，hbase查询数据前十条

突破性能瓶颈!ElasticSearch百亿级数据检索优化案例

默认情况下 routing参数是文档ID (murmurhash3)，可通过 URL中的 _routing 参数指定数据分布在同一个分片中，index和search的时候都需要一致才能找到数据，如果能明确根据_routing进行数据分区，则可减少分片的检索工作，以提高性能。

索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化，如果瓶颈不在这块，而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上，那么优化方向就需要改变下。

虽然ES 对 gateway 使用 NFS，iscsi 等共享存储的方式极力反对，但是对于较大量级的索引的副本数据，ES 从 5 版本开始，还是提供了一种节约成本又不特别影响性能的方式：影子副本(shadow replica)。

写入Lucene 的数据，并不是实时可搜索的，ES 必须通过 refresh 的过程把内存中的数据转换成 Lucene 的完整 segment 后，才可以被搜索。 默认1秒后，写入的数据可以很快被查询到，但势必会产生大量的 segment，检索性能会受到影响。

权衡建索引的性能和检索的时效性，修改以下参数。倒排词典的索引需要常驻内存，无法GC，需要监控data node上segment memory增长趋势。定期对不再更新的索引做optimize (ES0以后更改为force merge api)。

经过沟通，发现用户的使用姿势是filebeat+kafka+logstash+elasticsearch， 当前已经在kafka中存储了有10天的日志数据，启动了20台logstash进行消费，logstash的batch size也调到了5000，性能瓶颈是在ES这一侧。

相关问答

Q1: hbase使用标准的sql进行操作

1、如果要做的话。通常是使用hive（能够直接处理HBase中的数据），或者自己开发mapreduce程序；例子网上有很多。你这个逻辑如果不很复杂，通过hive简单些，写几条语句就搞定。另：如果就是验证下功能，那做做没问题。

2、目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非 常多的NoSQL的实现。

3、对HBase的读写操作，实际上就是对这张表进行增删改查操作。 对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。

4、HBase Shell：HBase自带的命令行工具，可以进行数据的增删改查、表的创建和删除等操作。 HBase Web UI：HBase自带的Web界面，可以进行表的创建和删除、数据的查询和导出等操作。

5、步骤4：启动HBase 执行命令`start-hbase.sh`启动HBase集群，执行命令`jps`可以查看HBase的进程是否正常启动。HBase的基本操作 创建表 使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族。

Q2: hbase采用了什么样的数据结构?

综上所述，HBase采用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多种数据结构和技术，以实现高并发、高吞吐量的分布式存储和查询功能。

hbase的核心数据结构为LSM树。SM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

只是一些SQL语句的集合。从安全的角度说，视图可以不给用户接触数据表，从而不知道表结构。表属于全局模式中的表，是实表；视图属于局部模式的表，是虚表。视图的建立和删除只影响视图本身，不影响对应的基本表。

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