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hbase查询速度很慢

3台虚拟机,每台虚拟机总内存32G分配给hbase24G内存,regionserver的读和写分别占0.4即9.6G,listTable表有两个字段,一个rowkey(行号)empid,一个字段elc,表listTable使用预分区分了9个region,每个regionserver管理3个region,100万行数据均匀的分布在9个region中。
在hbase上搭建了Phoenix,用DBserver连接Phoenix进行查询。测试结果在dbserver客户端,查一条数据3ms,
一万条数据109ms,十万条数据1.62s,百万条数据10.5s
数据都在内存当中,为什么查百万条数据还要耗时10.5s?
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通过行键过滤
查一条
SELECT empid,"elc" FROM "listTable" WHERE EMPID >= '469290-S000144001' AND EMPID <= '469290-S000144001'
查十万条
SELECT empid,"elc" FROM "listTable" WHERE EMPID >= '100000-S000144001' AND EMPID <= '200000-S000144001'
查百万条
SELECT empid,"elc" FROM "listTable"
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后面测试了不同region个数对速度影响
一个region,查100万数据10.4s
18个region,100万数据10.5s,
100个region,100万数据,11.7s
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也建了索引,但同样查询条件,速度反而下降,不管怎么调整,查询百万条数据都要耗时10s以上,这是为什么呢?还望大佬不吝赐教

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游客i7e4jxwfssyaw 2023-11-28 22:38:21 156 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    尽管您的数据都在内存中,查询百万条数据仍然需要10.5秒的原因可能有以下几点:

    1. 网络延迟

      • 在分布式环境中,即使数据存储在内存中,客户端与服务器之间的网络通信也会产生延迟。当涉及大量数据时,这些延迟会累积起来,从而增加查询时间。
    2. HBase内部处理

      • HBase 需要进行一些内部处理,如行键的排序、过滤和合并等。对于大量的数据,这些操作可能会消耗一定的时间。
    3. Phoenix 查询优化

      • 虽然 Phoenix 提供了一种 SQL-like 的接口来查询 HBase,但它仍需要将 SQL 查询转换为 HBase 查询,并且对结果进行聚合和格式化。这个过程也可能会消耗一些时间。
    4. 硬件限制

      • 即使所有数据都在内存中,处理器速度、磁盘 I/O 以及其他硬件资源也可能成为性能瓶颈。
    5. 并发问题

      • 如果同时有多个客户端或应用程序访问 HBase,则可能会遇到并发问题,这会影响整体查询性能。
    6. 系统配置

      • 您的 HBase 和 Phoenix 设置可能不是最优的。例如,您可能需要调整 HBase 的 RegionServer 参数,以优化读取性能。

    为了提高查询性能,您可以尝试以下方法:

    • 确保网络带宽足够,并尽可能减少网络延迟。
    • 优化 HBase 的 RegionServer 和 ZooKeeper 配置,以适应您的工作负载。
    • 使用 Phoenix 查询优化器(如果可用)来改进查询计划。
    • 分析 Phoenix 和 HBase 日志,了解是否存在任何潜在的性能瓶颈。
    • 尝试使用更强大的硬件,特别是更快的 CPU 和更大的内存。
    • 对于大规模的数据集,考虑使用分区或分桶策略来改善查询性能。
    2023-11-30 15:46:29
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  • 查询速度较慢可能由多种原因引起,以下是几种可能的解决方案:

    1. 行键设计:请确保您的行键设计合理,使得查询时更容易匹配到所需的数据。建议使用唯一且易索引的列,避免扫描过多的数据。
    2. 缓存使用:HBase 支持 Block Cache 和 Bloom Filter,使用合适的缓存可以加快查询速度。
    3. 查询条件优化:请尽量使用精确的查询条件,并尝试避免扫描大量数据。同时,尽可能地使用列簇来加快查询速度。
    4. 内存分配:如果您的内存资源不足,可能导致数据库处理性能不佳,请检查内存分配情况。
    5. 网络性能:如果网络带宽受限,也可能影响到查询性能,请检查您的网络带宽。
    2023-11-29 15:43:45
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  • HBase 查询速度慢的原因可能有很多,以下是一些常见的原因以及相应的解决方案:

    • 数据分布不均:如果数据分布不均,可能导致查询集中在某些 Region 上,进而导致查询速度变慢。可以考虑调整 Region 分片策略以改善数据分布情况。
    • 查询条件不合适:如果查询条件涉及多个 Column Family 或 Row Key 范围过大,也可能导致查询速度变慢。可以尝试优化查询条件以提高查询效率。
    • 系统瓶颈:如果系统的 CPU、内存、硬盘 I/O 或网络带宽成为瓶颈,也可能导致查询速度变慢。可以考虑升级硬件或调整系统参数以提高性能。
    • 缓存未有效利用:HBase 支持 Block Cache 和 Bloom Filter 等缓存机制,如果未正确启用或配置这些缓存,可能导致查询速度变慢。可以尝试启用和优化这些缓存以提高查询效率。
    • Phoenix 性能开销:如果使用 Phoenix 进行查询,可能存在额外的性能开销。可以考虑直接使用 HBase API 进行查询,或者优化 Phoenix 参数以提高查询效率。https://help.aliyun.com/zh/hbase/user-guide/view-the-status-of-data-synchronization?spm=a2c4g.11174283.0.i3
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    2023-11-29 11:36:33
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  • 即使数据都在内存里面,查询百万条数据还是需要一定的时间的,因为还涉及到以下几个方面:

    • 数据的传输:从HBase集群到Phoenix客户端,需要通过网络传输大量的数据,这会消耗一定的带宽和时间。你可以尝试压缩数据或减少数据的列数,以降低传输的开销。
    • 数据的处理:Phoenix客户端需要对接收到的数据进行解析、转换、排序、过滤等操作,这会消耗一定的CPU和内存资源。你可以尝试优化数据的格式或使用并行处理,以提高处理的效率。
    • 数据的展示:Phoenix客户端需要将处理后的数据展示给用户,这也会占用一定的时间。你可以尝试使用分页或限制结果集的大小,以减少展示的时间。
    2023-11-29 09:20:46
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