这是一份非常详细的 Apache Phoenix SQL 命令大全和详解。Phoenix 作为 HBase 上的 SQL 层，其语法大部分与标准 SQL 兼容，但也有许多针对 HBase 的特性扩展。

核心概念

在开始之前，请记住 Phoenix 的两个核心概念：

  1. 主键（PRIMARY KEY）：必须存在。它映射到 HBase 的 Row Key，并且所有列都会自动编码到主键的列族中（除非单独指定）。主键可以是复合主键。
  2. 列族（COLUMN_FAMILY）：HBase 的概念。在 Phoenix 中，可以在建表时或通过 ALTER 命令为列指定列族，以实现更好的物理存储分组。

一、DDL（数据定义语言）

1. CREATE TABLE - 创建表

创建表是 Phoenix 中最关键的操作，因为它直接影响到 HBase 的存储结构和查询性能。

基础语法：

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] schema_name.table_name (column_name data_type [PRIMARY KEY] [NULL | NOT NULL] [DEFAULT value],column_name data_type [NULL | NOT NULL],...CONSTRAINT constraint_name PRIMARY KEY (column1, column2, ...)
) [TABLENAME='hbase_namespace:hbase_table',][COLUMN_FAMILY='family_name',][SALT_BUCKETS=integer],[DISABLE_WAL=false|true],[IMMUTABLE_ROWS=true|false],[COMPRESSION='GZ'|'LZ4'|'NONE'|'SNAPPY'],[TTL=integer],[UPDATE_CACHE_FREQUENCY=integer];

关键参数详解：

  • TABLENAME: 指定映射到的 HBase 表名。如果省略，Phoenix 会创建一个同名的 HBase 表。
  • SALT_BUCKETS (极重要): 加盐。通过预分区（split）来解决写热点问题。值通常是 region server 数量的倍数。强烈建议对写密集的表使用此选项。
  • DISABLE_WAL: 是否禁用 HBase 的预写日志（Write-Ahead Log）。禁用后可提高写入速度，但存在数据丢失风险。通常用于可以容忍数据丢失的临时数据。
  • IMMUTABLE_ROWS: 表是否不可变。如果为 true，则优化写入路径，适用于只写入一次的数据（如日志）。
  • COMPRESSION: 设置 HBase 表的压缩算法，节省存储空间。
  • TTL: 行的存活时间（秒），超过时间的数据会自动被 HBase 清除。
  • UPDATE_CACHE_FREQUENCY: 指导客户端何时更新元数据缓存。

示例：

-- 简单创建表，id是主键（即HBase的Row Key）
CREATE TABLE my_table (id VARCHAR PRIMARY KEY,name VARCHAR,age INTEGER
);-- 使用复合主键（(user_id, transaction_id) 共同组成Row Key）
CREATE TABLE orders (user_id VARCHAR NOT NULL,transaction_id VARCHAR NOT NULL,date DATE,amount DECIMAL(10, 2),CONSTRAINT pk PRIMARY KEY (user_id, transaction_id) -- 复合主键
);-- 高级创建表，指定盐桶、压缩、列族和TTL
CREATE TABLE event_log (event_id BIGINT NOT NULL,event_time TIMESTAMP NOT NULL,payload VARCHAR,CONSTRAINT pk PRIMARY KEY (event_id, event_time)
) 
SALT_BUCKETS = 10, 
COMPRESSION = 'GZ', 
TTL = 86400, -- 数据保留1天（60*60*24）
UPDATE_CACHE_FREQUENCY = 3000;
2. CREATE VIEW - 创建视图

视图是只读的，映射到一个已存在的 HBase 表。用于为现有 HBase 表提供 Phoenix SQL 接口。

语法：

CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name (column_name data_type [PRIMARY KEY] [NULL | NOT NULL],...
) AS SELECT * FROM existing_hbase_table;
-- 或者直接映射，但需要指定列
CREATE VIEW "my_hbase_table" ( pk VARCHAR PRIMARY KEY, "col1"."value" VARCHAR );

注意：如果 HBase 表名或列族名不是大写，需要用双引号引起来。

3. CREATE INDEX - 创建二级索引

二级索引可以极大提高对非主键列的查询速度。

语法：

CREATE INDEX [IF NOT EXISTS] index_name 
ON table_name (column_list)
[INCLUDE (include_column_list)] -- 覆盖索引，避免回查主表
[ASYNC] -- 异步构建索引
[INDEX_TYPE='index_type']; -- 索引类型（GLOBAL, LOCAL, ...）

索引类型：

  • 全局索引（GLOBAL）：默认。适用于读多写少的场景。查询时必须包含索引中的列才能生效，否则会全表扫描。
  • 本地索引（LOCAL）：适用于写多读少的场景。查询时即使未完全覆盖索引列，也能利用索引。LOCAL 索引数据和原数据存储在同一个 Region 中。

示例：

-- 创建全局索引
CREATE INDEX idx_name ON my_table (name);-- 创建覆盖索引（Include），查询age时无需回表
CREATE INDEX idx_name_include_age ON my_table (name) INCLUDE (age);-- 创建异步全局索引
CREATE INDEX async_idx ON my_table (age) ASYNC;-- 创建本地索引
CREATE LOCAL INDEX local_idx ON orders (date);
4. ALTER TABLE - 修改表

语法：

-- 添加列
ALTER TABLE table_name ADD column_name data_type [NULL | NOT NULL];-- 删除列
ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;-- 修改列数据类型（需兼容）
ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN column_name SET DATA_TYPE new_data_type;

示例：

ALTER TABLE my_table ADD email VARCHAR;
ALTER TABLE my_table DROP COLUMN email;
5. DROP - 删除

语法：

-- 删除表（也会删除HBase中的表）
DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;-- 删除视图
DROP VIEW [IF EXISTS] view_name;-- 删除索引
DROP INDEX [IF EXISTS] index_name ON table_name;

二、DML（数据操纵语言）

1. UPSERT - 插入/更新

Phoenix 使用 UPSERT 而不是标准的 INSERT 和 UPDATE。如果行存在则更新，不存在则插入。这直接对应 HBase 的 Put 操作。

语法：

UPSERT INTO table_name [(column1, column2, ...)] 
VALUES (value1, value2, ...);UPSERT INTO table_name [(column1, column2, ...)] 
SELECT ... FROM another_table;

示例：

-- 插入单条数据
UPSERT INTO my_table (id, name, age) VALUES ('001', 'Alice', 25);-- 插入多条数据（Phoenix 4.8+）
UPSERT INTO my_table VALUES ('002', 'Bob', 30), ('003', 'Charlie', 28);-- 从查询结果插入
UPSERT INTO target_table (col1, col2)
SELECT source_col1, source_col2 FROM source_table;
2. DELETE - 删除数据

语法：

DELETE FROM table_name [WHERE clause];

警告：如果没有 WHERE 子句，将清空整个表！

示例：

DELETE FROM my_table WHERE id = '001';
DELETE FROM orders WHERE amount < 10;
3. SELECT - 查询数据

语法与标准 SQL 基本一致。

语法：

SELECT [DISTINCT] column_list 
FROM table_name 
[WHERE clause] 
[GROUP BY column_list] 
[HAVING clause] 
[ORDER BY column_list [ASC|DESC]] 
[LIMIT number] 
[OFFSET number];

特殊函数和操作：

  • COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX(): 聚合函数。
  • SUBSTR(string, start, length): 子字符串函数。
  • TO_DATE(string), TO_NUMBER(string): 类型转换函数。
  • EXPLAIN: 查看查询执行计划，用于性能调优。

示例：

-- 简单查询
SELECT * FROM my_table WHERE name = 'Alice';-- 分页查询
SELECT id, name FROM orders ORDER BY date DESC LIMIT 10 OFFSET 20;-- 聚合查询
SELECT user_id, SUM(amount) as total_amount 
FROM orders 
GROUP BY user_id 
HAVING total_amount > 1000;-- 使用EXPLAIN查看执行计划，判断是否使用了索引
EXPLAIN SELECT * FROM my_table WHERE name = 'Alice';
-- 输出中如果出现 `FULL SCAN`，则可能性能较差。
-- 如果出现 `RANGE SCAN OVER INDEX_NAME`，则说明索引生效。

三、系统与元数据命令

1. 查看表信息
!tables
!-- 或者
!table

此命令列出当前连接中的所有 Phoenix 表和视图。

2. 查看表结构
!describe table_name
!-- 或者
!desc table_name
3. 查看索引
!indexes table_name

列出指定表上的所有索引。

4. 查看查询计划
EXPLAIN your_select_query;
5. 性能分析
EXPLAIN ANALYZE your_select_query;

不仅显示计划，还会实际执行并报告每个步骤花费的时间。

四、实用技巧和注意事项

  1. 大小写敏感：

    • 如果不加双引号，Phoenix 会自动将表名、列名等转换为大写。
    • 如果 HBase 中的表名或列族/列名是小写或混合大小写，必须在 Phoenix 中用双引号引起来。
    • 例如：CREATE VIEW "myLowerCaseTable" (...);

  2. Row Key 设计：Phoenix 的性能极度依赖 Row Key（主键）的设计。遵循 HBase 的最佳实践：

    • 避免单调递增的 Row Key（如自增ID），以免造成写热点。使用加盐（SALT_BUCKETS） 或 哈希 来分散写入。
    • 将常用的查询条件放在主键的前面部分（对于复合主键）。

  3. 二级索引选择：

    • 全局索引：读快写慢，需要覆盖索引。
    • 本地索引：写快读慢，查询时更灵活，无需覆盖索引。

  4. 批量处理：在 sqlline.py 中，使用 upsert 批量插入数据时，先执行 autocommit off; 可以大幅提升性能，最后再执行 commit;。

  5. JDBC 连接：在 Java 应用中，使用 Phoenix 的 JDBC 驱动来连接，URL 格式为：jdbc:phoenix:zookeeper_quorum[:port][:/hbase-root-znode]

总结

命令类别核心命令主要用途和特点
DDLCREATE TABLE核心，需精心设计主键和盐桶
CREATE INDEX提高查询性能，分全局和本地
ALTER TABLE / DROP修改结构，删除对象
DMLUPSERT插入和更新（HBase Put）
SELECT查询，支持大部分SQL语法
DELETE删除数据
系统命令!tables, !desc查看元数据
EXPLAIN性能调优神器

建议：在测试环境中结合实际用例进行练习，并经常使用 EXPLAIN 来分析查询性能。

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