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你也可以将本文的标题理解为“如果我的表 rowkey 看起来像这样，但我也希望我的查询表这样。” dist-list 上的一个常见示例是 row-key 格式为“user-timestamp”格式，但对于特定时间范围内的用户活动有报告要求。因此，用户选择容易，因为它处于密钥的主导位置，但时间不是。
没有一个最好的方法来解决这个问题的答案，因为它取决于：
- 用户数量
- 数据大小和数据到达率
- 报告要求的灵活性（例如，完全特定的日期选择与预先配置的范围）
- 期望的查询执行速度（例如，对于临时报告来说90秒可能是合理的，而对于其他情况来说可能太长）
而且解决方案也受到集群规模和解决方案所需的处理能力的影响。常见的技巧在下面的部分中介绍。这是一个全面但并非详尽的方法清单。
二级索引需要额外的集群空间和处理并不令人惊讶。这正是 RDBMS 中发生的情况，因为创建备用索引的操作需要更新空间和处理周期。RDBMS产品在这方面更加先进，可以处理替代索引管理。但是，HBase 在更大的数据量下可以更好地扩展，所以这是一项功能交换。
实施这些方法时请注意 Apache HBase 性能调整。
另外，请参阅在这个 dist-list 线程 HBase，mail＃user - Stargate + hbase 中的 David Butler 响应。
HBase过滤查询
根据具体情况，使用客户端请求过滤器可能是适当的。在这种情况下，不会创建二级索引。但是，请不要在应用程序（如单线程客户端）上对这样的大表进行全面扫描。
HBase定期更新二级索引
可以在另一个表中创建二级索引，通过 MapReduce 作业定期更新。该作业可以在一天内执行，但要取决于加载策略，它可能仍然可能与主数据表不同步。
HBase双写二次索引
另一种策略是在将数据发布到集群时构建二级索引（例如，写入数据表，写入索引表）。如果这是在数据表已经存在之后采取的方法，那么对于具有 MapReduce 作业的二级索引将需要引导。
HBase汇总表
在时间范围非常广泛的情况下（例如，长达一年的报告）以及数据量大的地方，汇总表是一种常见的方法。这些将通过 MapReduce 作业生成到另一个表中。
HBase协处理器二级索引
协处理器行为类似于 RDBMS 触发器。这些在 0.92 增加。
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