HBase提供了检索数据的功能，不过原有系统仅提供了通过rowkey检索数据的功能，过于单一，不够灵活，一旦查询条件改变了，往往涉及到要全表扫描过滤，极大浪费机器物理资源，又达不到实时效果；HBase二级索引功能解决了原有HBase系统中仅能够通过rowkey检索数据的问题，使得用户能够指定多种条件，在HBase表中进行数据的实时检索与统计，提供了强大的数据检索功能。
HBase只提供了一个基于字典序的主键索引，在查询中只能通过行键或扫描全表来获取数据。如下图，需求是查找符合F:C1=C11的F:C2的值，因为不知道rowkey，所以就需要扫描全表，但是如果这时候，我们新建一张索引表，这张表的rowkey是F:C1的value（C11,C12,C13），column列是源表中的C11对应的rowkey(RK1)，这时候，再查询就可以先从索引表中根据rowkey查到RK1，然后使用RK1去原表中查找value。这样性能会提高很多
实现方案一：使用HBase Coprocessor协处理器
CoProcessor相当于HBase的Observer+hook，目前支持MasterObserver、RegionObserver和WALObserver，基本上对于HBase Table的管理、数据的Put/Delete/Get等操作都可以找到对应的pre*和post。这样如果需要对于某一项Column建立Second indexing，就可以在Put/delete的时候，将其信息更新到另外一张索引表中。对于Indexing里面的value值是否存储的问题，可以根据需要进行控制，如果value的空间开销不大，逆向的检索又比较繁琐，可以直接存储在Indexing table中，反之则避免这种情况。
实现方案二：由客户端发起对主表和索引表的Put、Delete操作的双重操作
1、设置主表的TTL(Time To Live)比索引表小一点，让其略早一点消亡
2、不要在IndexingTable存储value值
3、Put操作时，对于操作的主表的所有列，先使用同一的Local TimeStamp的值更新到IndexIng Table，然后使用该TimeStamp插入主表数据
4、Delete操作时，首先操作主表的数据，然后再去更新Indexing Table的数据
实现方案三：Phoenix
Phoenix是一个开源的HBASE SQL层。它不仅可以使用标准的JDBC API替代HBASE client API创建表，插入和查询HBASE，也支持二级索引、事物以及多种SQL层优化;
可以参考https://yq.aliyun.com/articles/574090