hbase查询比oracle还慢，hbase查询记录条数

oracle数据库约200W数据查询非常慢,查询需要10几秒,经常查询超时,这个...

1、W条数据每次查询1000条，查询完也差了2000s=33分钟.分页的目的就是控制输出结果集大小，将结果尽快的返回。在上面的分页查询语句中，这种考虑主要体现在WHERE ROWNUM = 20这句上。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、* from A where b=c；理由有2：full table scan 时，oracle会一次读出多个block加快速度parallel指定并发10线程检索，当然如果允许，你指定20也可以。最好等于CPU个数。 不过还是建议在b列上建索引，这是最好的办法。

相关问答

Q1: hbase是怎样删除和修改数据的,和oracle这类传统的rdbms有什么区别_百...

在Hbase架构中，由于底层的HDFS不支持追加，更新。

数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍旧保留。可伸缩性。

删除方式不同，在关系数据库中，我们通常通过DELETE语句将指定的记录从表中删除；而在HBase中，删除主要分为逻辑删除和物理删除。

倾向于数据计算 而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

Q2: HBase和oracle,Hadoop的区别?

其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。

两者的关系如下：HBase是一种建立在Hadoop上的分布式NoSQL数据库，提供了面向列族的存储和高扩展性。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于存储和处理大规模数据集。

Q3: HBase为什么火?它适用于那些业务场景

1、HBase的应用场景 日志处理 HBase适用于大规模的日志处理，可以快速地存储和分析海量的日志数据。通过将日志数据按照时间戳进行排序，可以实现高效的日志查询和分析。

2、用户画像 比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。

3、和单机的MySQL，只是查询速度比较慢；而Hive是关系型数据结构，Oracle比较的话，Hive的优点是可以存储海量数据，HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。

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