二级索引与索引Join是多数业务系统要求存储引擎提供的基本特性，RDBMS早已支持，NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案。
这篇文章会以HBase做为对象来讨论如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join。文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook方案和官方Coprocessor的介绍。

理论目标
在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标：
1，高性能的范围检索。
2，数据的低冗余（存储所占的数据量）。
3，数据的一致性。

性能与数据冗余，一致性是相互制约的关系。
如果你实现了高性能地范围检索，必然需要靠冗余索引数据来提升性能，而数据冗余会导致更新数据时难以实现一致性，特别是分布式场景下。
如果你不要求高效地范围检索，那么可以不考虑产生冗余数据，一致性问题也可以间接避免，毕竟share nothing是公认的最简单有效的解决方案。

理论结合实际，下文会以实例的方式来阐述各个方案是如何选择偏重点。
这些方案是经过笔者资料查阅和同事的不断交流后得出的结论，如有错误，欢迎指正：

1，按索引建表
每一个索引建立一个表，然后依靠表的row key来实现范围检索。row key在HBase中是以B+ tree结构化有序存储的，所以scan起来会比较效率。
单表以row key存储索引，column value存储id值或其他数据 ，这就是Hbase索引表的结构。

如何Join？
多索引（多表）的join场景中，主要有两种参考方案：

1，按索引的种类扫描各自独立的单索引表，最后将扫描结果merge。
这个方案的特点是简单，但是如果多个索引扫描结果数据量比较大的话，merge就会遇到瓶颈。

比如，现在有一张1亿的用户信息表，建有出生地和年龄两个索引，我想得到一个条件是在杭州出生，年龄为20岁的按用户id正序排列前10个的用户列表。
有一种方案是，系统先扫描出生地为杭州的索引，得到一个用户id结果集，这个集合的规模假设是10万。
然后扫描年龄，规模是5万，最后merge这些用户id，去重，排序得到结果。

这明显有问题，如何改良？
保证出生地和年龄的结果是排过序的，可以减少merge的数据量？但Hbase是按row key排序，value是不能排序的。
变通一下 - 将用户id冗余到row key里？OK，这是一种解决方案了，这个方案的图示如下：

merge时提取交集就是所需要的列表，顺序是靠索引增加了_id，以字典序保证的。

2， 按索引查询种类建立组合索引。
在方案1的场景中，想象一下，如果单索引数量多达10个会怎么样？10个索引，就要merge 10次，性能可想而知。

解决这个问题需要参考RDBMS的组合索引实现。
比如出生地和年龄需要同时查询，此时如果建立一个出生地和年龄的组合索引，查询时效率会高出merge很多。
当然，这个索引也需要冗余用户id，目的是让结果自然有序。结构图示如下：

这个方案的优点是查询速度非常快，根据查询条件，只需要到一张表中检索即可得到结果list。缺点是如果有多个索引，就要建立多个与查询条件一一对应的组合索引，存储压力会增大。

在制定Schema设计方案时，设计人员需要充分考虑场景的特点，结合方案一和二来使用。下面是一个简单的对比：

从上表中可以得知，方案1,2都存在更新时事务性保证比较困难的问题。如果业务系统可以接受最终一致性的话，事务性会稍微好做一些。否则只能借助于复杂的分布式事务，比如JTA，Chubby等技术。
count, sum, avg, max, min等聚合功能，Hbase只能通过硬扫的方式，并且很悲剧，你可能需要做一些hack操作（比如加一个CF,value为null），否则你在扫描时可能需要往客户端传回所有数据。
当然你可以在这个场景上做一些优化，比如增加状态表等，但复杂性带来的风险会更高。
还有一种终极解决方案就是在业务上只提供上一页和下一页，这或许是最简单有效的方案了。

2，单张表多个列族，索引基于列
Hbase提供了列族Column Family特性。
列索引是将Column Family做为index，多个index值散落到Qualifier，多个column值依据version排列

建议继续学习：

1. HBase集群出现NotServingRegionException问题的排查及解决方法    (阅读：16204)
2. 由浅入深探究mysql索引结构原理、性能分析与优化    (阅读：14943)
3. HFile存储格式    (阅读：14521)
4. hbase运维    (阅读：13670)
5. hbase介绍    (阅读：11014)
6. 浅谈MySQL索引背后的数据结构及算法    (阅读：9861)
7. HBase技术介绍    (阅读：6739)
8. HBase随机写以及随机读性能测试    (阅读：6480)
9. 由浅入深理解索引的实现(2)    (阅读：6314)
10. HBase性能优化方法总结    (阅读：5818)