前言
最近在Hbase的使用过程中遇到了很多问题，通过各种查资料测试最终得到解决。趁此机会也对Hbase预分区及索引的原理作了一些较深入的学习，以便更好的使用Hbase及对数据库性能调优。
下面对Hbase的索引触发原理及Bulkload导入数据需注意的问题作了简要总结，希望能对大家起到一些帮助，共同学习进步。
1. Phoenix索引在Hbase中的存储形式
使用phoenix为hbase中表example创建二级索引INDEX_EXAMPLE后，在Hbase或Phoenix中使用list或!tables命令查看当前表的时候，会发现多了数据库中多了一张原表对应的索引表。
phoenix索引表在Hbase中也是以表的形式存在，且该表的Row_key就是创建索引时的所有索引字段的拼接。当为多列建立索引时，rowkey实际上是这些column的组合，并且是按照它们的先后顺序的组合。
2. 多列索引的原理
在Phoenix中，我们可以为一张表的多个列（column）创建索引，但是在查询时必须要按照索引列的顺序来查询。例如，以下表为例：
# 创建表
CREATE TABLE example (
row_key varchar primary key,
col1 varchar,
col2 varchar,
col3 varchar,
col4 varchar,
col5 varchar
)
# 为col1，col2，col3三个列创建索引
create index idx_example on example (col1，col2，col3)
那么为了保证查询走索引，在查询的时候需要注意：
在查询时，可以同时将这3个索引列作为条件，且顺序不限。但是，第一列必须是col1。
这是因为，如果查询时第一列不是col1，那么就会进行全表扫描（full scan），速度会很慢。
而如果查询的第一列是col1，就可以直接将满足关于col1的数据记录找出来。即使后面还有没有被索引的列，也可以很快得到结果，因为满足关于M.C0的结果集已经不大了（如果是这种情况的话），对其再进行一次查询不会是full scan。
3. 使用Bulkload方式插入要注意的问题
Hbase和Phoenix都提供了Bulkload工具来支持快速大批量导入数据，但当在表上创建索引后，再使用Bulkload方式导入数据需注意数据插入后索引表是否同步更新。
3.1. 使用Hbase Bulkload方式（completeBulkload）
使用Hbase提供的bulkload方式批量导入数据时，不能同步更新索引表。
这是因为当以bulkload的方式来将数据导入到data table时，会绕开HBase的常规写入路径（client –> buffer –> memstore –> HLog –> StoreFile –> HFile），直接生成最终的HFiles。正常通过接口直接写数据进Phoenix表，相应的索引表也是会更新的,但是直接写数据到底层hbase表，这时候对应的索引表是不会更新，从而影响正常的用户访问。
优点：
支持java、Spark API，能够在java、spark程序中直接调用。
缺点：
不支持索引的同步更新
3.2 使用Phoenix Bulkload方式（csvBulkload）
使用Hbase提供的bulkload方式批量导入数据时，该表对应的索引表也会同步更新。
优点：
支持同步更新索引表。
缺点：
不支持java、Spark API，只能在命令行中使用，且需指定hadoop配置文件。
参考：
Phoenix 索引生命周期
利用Phoenix为HBase创建二级索引
解决Hbase数据更新Phoenix对应索引表不更新问题