所谓“时间相关多列数据”指的是同一个Key下具有多个属性数据,并且这些数据与时间具有相关性,多数场景是该Key对应在不同时间时刻的行为数据。在实际应用中,这类数据很多,例如电子商务网站上用户最近一段时间浏览的宝贝集合、访问的URL列表等。
使用HBase存储此类数据时,有以下两种常用的方案:
多行单列
表结构设计
Row Key:用户标识ID + (Long.MAX_VALUE - timestamp)
Column Family:’cf’
Column Qualifier:’’
Value:宝贝、URL等
其中,使用(Long.MAX_VALUE – timestamp)作为Row Key的后半部分是为了便于获取最近插入的数据,一个用户标识ID下的数据存储在多个Row Key下,每个Row Key下仅有一个Column Qualifier,表示该用户的一次时间相关的访问数据(访问宝贝、URL等)。
查询方式
1)查询某个特定timestamp下的记录,则使用用户标识ID + (Long.MAX_VALUE - timestamp)进行Get查找;
2)查询某个用户标识ID下所有的记录,则通过Scan.setStartRow(uid)和Scan.setStopRow(uid+1)进行Scan查找;
3)查询某个用户标识ID下最近时间内的N条记录,则通过Scan.setStartRow(uid)和Scan.setStopRow(uid+1)进行Scan查找,但是为了只获取N条记录,可以设置Scan.setCaching(N)优化查询,同时做一次ResultScanner.next(N)得到结果。
单行多列
表结构设计
Row Key:用户标识ID
Column Family:’cf’
Column Qualifier:(Long.MAX_VALUE - timestamp)
Value:宝贝、URL等
其中,使用(Long.MAX_VALUE – timestamp)作为Column Qualifier是为了便于获取最近插入的数据,一个用户标识ID下的数据存储在一个Row Key下,每个Row Key下会有多个Column Qualifier,表示该用户的所有时间相关的访问数据(访问宝贝、URL等)。
查询方式
1)查询某个特定timestamp下的记录,则使用用户标识ID进行Get查找,同时通过Get.addColumn(‘cf’, (Long.MAX_VALUE – timestamp))方法限定要查询的Column Qualifier;
2)查询某个用户标识ID下所有的记录,则直接使用用户标识ID进行Get查找,通过Get.addFamily(‘cf’)方法添加整个Column Family;
3)查询某个用户标识ID下最近时间内的N条记录,则直接使用用户标识ID进行Get查找,通过Get.addFamily(‘cf’)方法添加整个Column Family,通过ColumnCountGetFilter(int N)限制最多要查询返回N条记录。
总结
两种方式都能满足以上基本的查询需求,但由于目前HBase在单行多列的场景下,读写性能都有一定的衰减(具体情况请关注博客,后续会对这块给出详细的性能测试),因此,个人建议采取第一种方案,如果确定Column Qualifier个数很少(例如2~10个),或者有其他特殊需求的话,也可采取第二种方案。
HBase存储时间相关多列数据的两种方案