HBase条件查询（多条件查询）

以你之姓@ 2022-08-26 00:53 1360阅读 0赞

**Author：Pirate Leo**

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Hadoop/HDFS:[http://hadoop.apache.org/common/docs/current/api/][http_hadoop.apache.org_common_docs_current_api]

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**Begin！**

HBase的查询实现只提供两种方式：

1、按指定RowKey获取唯一一条记录，get方法（**org.apache.hadoop.hbase.client.Get**）

2、按指定的条件获取一批记录，scan方法（**org.apache.hadoop.hbase.client.Scan**）

实现条件查询功能使用的就是scan方式，scan在使用时有以下几点值得注意：

1、scan可以通过setCaching与setBatch方法提高速度（以空间换时间）；

2、scan可以通过setStartRow与setEndRow来限定范围。范围越小，性能越高。

通过巧妙的RowKey设计使我们批量获取记录集合中的元素挨在一起（应该在同一个Region下），可以在遍历结果时获得很好的性能。

3、scan可以通过setFilter方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。

下面举个形象的例子：

我们在表中存储的是文件信息，每个文件有5个属性：文件id（long，全局唯一）、创建时间（long）、文件名（String）、分类名（String）、所有者（User）。

我们可以输入的查询条件：文件创建时间区间（比如从20120901到20120914期间创建的文件），文件名（“中国好声音”），分类（“综艺”），所有者（“浙江卫视”）。

假设当前我们一共有如下文件：

<table style="">  内容列表  
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>ID</th> 
   <th>CreateTime</th> 
   <th>Name</th> 
   <th>Category</th> 
   <th>UserID</th> 
  </tr> 
 </tbody> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>1</th> 
   <td>20120902</td> 
   <td>中国好声音第1期</td> 
   <td>综艺</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>2</th> 
   <td>20120904</td> 
   <td>中国好声音第2期</td> 
   <td>综艺</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>3</th> 
   <td>20120906</td> 
   <td>中国好声音外卡赛</td> 
   <td>综艺</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>4</th> 
   <td>20120908</td> 
   <td>中国好声音第3期</td> 
   <td>综艺</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>5</th> 
   <td>20120910</td> 
   <td>中国好声音第4期</td> 
   <td>综艺</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>6</th> 
   <td>20120912</td> 
   <td>中国好声音选手采访</td> 
   <td>综艺花絮</td> 
   <td>2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>7</th> 
   <td>20120914</td> 
   <td>中国好声音第5期</td> 
   <td>综艺</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>8</th> 
   <td>20120916</td> 
   <td>中国好声音录制花絮</td> 
   <td>综艺花絮</td> 
   <td>2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>9</th> 
   <td>20120918</td> 
   <td>张玮独家专访</td> 
   <td>花絮</td> 
   <td>3</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>10</th> 
   <td>20120920</td> 
   <td>加多宝凉茶广告</td> 
   <td>综艺广告</td> 
   <td>4</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

这里UserID应该对应另一张User表，暂不列出。我们只需知道UserID的含义：

1代表 浙江卫视； 2代表 好声音剧组； 3代表 XX微博； 4代表 赞助商。  
调用查询接口的时候将上述5个条件同时输入find(20120901,20121001,"中国好声音","综艺","浙江卫视")。

此时我们应该得到记录应该有第1、2、3、4、5、7条。第6条由于不属于“浙江卫视”应该不被选中。

**我们在设计RowKey时可以这样做：采用UserID + CreateTime + FileID组成rowKey，这样既能满足多条件查询，又能有很快的查询速度。**

需要注意以下几点：

1、每条记录的RowKey，每个字段都需要填充到相同长度。假如预期我们最多有10万量级的用户，则userID应该统一填充至6位，如000001，000002...

2、结尾添加全局唯一的FileID的用意也是使每个文件对应的记录全局唯一。避免当UserID与CreateTime相同时的两个不同文件记录相互覆盖。

按照这种RowKey存储上述文件记录，在HBase表中是下面的结构：

rowKey（userID 6 + time 8 + fileID 6）     name    category ....

00000120120902000001

00000120120904000002

00000120120906000003

00000120120908000004

00000120120910000005

00000120120914000007

00000220120912000006

00000220120916000008

00000320120918000009

00000420120920000010

**怎样用这张表？**

在建立一个scan对象后，我们setStartRow(00000120120901)，setEndRow(00000120120914)。

这样，scan时只扫描userID=1的数据，且时间范围限定在这个指定的时间段内，**满足了按用户以及按时间范围对结果的筛选**。并且由于记录集中存储，性能很好。

然后使用SingleColumnValueFilter（**org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter**），共4个，分别约束name的上下限，与category的上下限。**满足按同时按文件名以及分类名的前缀匹配。**

**（注意：使用SingleColumnValueFilter会影响查询性能，在真正处理海量数据时会消耗很大的资源，且需要较长的时间。**

**在后续的博文中我将多举几种应用场景下rowKey的，可以满足简单条件下海量数据瞬时返回的查询功能）**

如果需要分页还可以再加一个PageFilter限制返回记录的个数。

以上，我们完成了高性能的支持多条件查询的HBase表结构设计。

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by the way：

近期有时间会写一份Sample补充在这篇博文里，有需要的同学可以持续关注。

后续的几篇关于HBase功能实现贴也陆续写作中。

HBase数据实现定期定量删除功能：[http://blog.csdn.net/pirateleo/article/details/7964859][http_blog.csdn.net_pirateleo_article_details_7964859]

HBase在处理中文字符串时的问题：[http://blog.csdn.net/pirateleo/article/details/7957109][http_blog.csdn.net_pirateleo_article_details_7957109]

转自：[http://blog.csdn.net/pirateleo/article/details/7956965][http_blog.csdn.net_pirateleo_article_details_7956965]

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