Here you have a more complex filter that does not simply filter out data based on directly available information. Rather, it lets you specify a dependent column—or reference column—that controls how other columns are filtered. It uses th
Here you have a more complex filter that does not simply filter out data based on
directly available information. Rather, it lets you specify a dependent column—or
reference column—that controls how other columns are filtered. It uses the timestamp
of the reference column and includes all other columns that have the same timestamp.
尝试找到该列所在的每一行,并返回该行具有相同时间戳的全部键值对。如果某一行不包含指定的列,则该行的任何键值对都不返回。
如果dropDependentColumn=true,则从属列不返回。
via: http://abloz.com/2012/08/22/the-hbases-content-query-2.html
package com.fatkun.filter.comparison; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue; import org.apache.hadoop.hbase.client.Get; import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner; import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan; import org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryPrefixComparator; import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter; import org.apache.hadoop.hbase.filter.DependentColumnFilter; import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter; import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator; import org.apache.hadoop.hbase.filter.ValueFilter; import org.apache.hadoop.hbase.filter.WritableByteArrayComparable; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; public class TestHbaseDependentColumnFilter { String tableName = "test_value_filter"; Configuration config = HBaseConfiguration.create(); public void filter(boolean drop, CompareFilter.CompareOp operator, WritableByteArrayComparable comparator) throws IOException { HTable table = new HTable(config, tableName); // Filter filter; if (comparator != null) { // drop为true时,filter表示对"col1"列以外的所有"data1"列族数据做filter操作 // drop为false时,表示对所有"data1"列族的数据做filter操作 filter = new DependentColumnFilter(Bytes.toBytes("data1"), Bytes.toBytes("col1"), drop, operator, comparator); } else { filter = new DependentColumnFilter(Bytes.toBytes("data1"), Bytes.toBytes("col1"), drop); } // filter应用于scan Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(filter); ResultScanner scanner = table.getScanner(scan); for (Result result : scanner) { for (KeyValue kv : result.list()) { System.out.println("kv=" + kv.toString() + ",value=" + Bytes.toString(kv.getValue())); } } scanner.close(); table.close(); } /** * 部分代码来自hbase权威指南 * * @throws IOException */ public void testFilter() throws IOException { // The dropDependentColumn parameter is giving you additional control // over how the reference column is handled: it is either included or // dropped by the filter // 1.获取整个"data1"列族当前Version中的所有timestamp等于参照列"data1:col1"的数据 System.out.println("drop=false"); filter(false, CompareFilter.CompareOp.NO_OP, null); // 2.获取除了"col1"列以外的"data1"列族中的所有timestamp等于参照列"data1:col1"的数据 System.out.println("drop=true"); filter(true, CompareFilter.CompareOp.NO_OP, null); // 3.获取除了"col1"列以外的"data1"列族当前Version中的所有timestamp等于参照列"data1:col1"的,value以"data100"开头的所有数据 System.out.println("比较"); filter(true, CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryPrefixComparator( Bytes.toBytes("data100"))); } /** * 初始化数据 */ public void init() { // 创建表和初始化数据 try { HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config); if (!admin.tableExists(tableName)) { HTableDescriptor htd = new HTableDescriptor(tableName); HColumnDescriptor hcd1 = new HColumnDescriptor("data1"); htd.addFamily(hcd1); HColumnDescriptor hcd2 = new HColumnDescriptor("data2"); htd.addFamily(hcd2); HColumnDescriptor hcd3 = new HColumnDescriptor("data3"); htd.addFamily(hcd3); admin.createTable(htd); } HTable table = new HTable(config, tableName); table.setAutoFlush(false); int count = 50; for (int i = 1; i <p class="copyright"> 原文地址:Hbase DependentColumnFilter, 感谢原作者分享。 </p>

mysqloffersvariousstorageEngines、それぞれのfordifferentusecases:1)Innodbisidealforapplicationsingingidcomplianceanceandhighconcurrency、support transactions andforeignkeys.2)myisamisbestforread-havyworkloads、transactionsupptort.3)

MySQLの一般的なセキュリティの脆弱性には、SQLインジェクション、弱いパスワード、不適切な許可構成、および非合事ソフトウェアが含まれます。 1。SQL注射は、前処理ステートメントを使用することで防ぐことができます。 2。強力なパスワード戦略を強制的に使用することにより、弱いパスワードを回避できます。 3.不適切な許可構成は、ユーザー許可の定期的なレビューと調整を通じて解決できます。 4.未使用のソフトウェアは、MySQLバージョンを定期的にチェックして更新することでパッチを適用できます。

MySQLの遅いクエリを識別することは、遅いクエリログを有効にし、しきい値を設定することで実現できます。 1.スロークエリログを有効にし、しきい値を設定します。 2.スロークエリログファイルを表示および分析し、詳細な分析のためにMySQLDumpSlowやPT-Query-Digestなどのツールを使用します。 3.インデックスの最適化、クエリの書き換え、およびselect*の使用を回避することで、遅いクエリの最適化を実現できます。

MySQLサーバーの健康とパフォーマンスを監視するには、システムの健康、パフォーマンスメトリック、クエリの実行に注意する必要があります。 1)システムの健康を監視する:Top、HTOP、またはShowGlobalStatusコマンドを使用して、CPU、メモリ、ディスクI/O、ネットワークアクティビティを表示します。 2)パフォーマンスインジケーターの追跡:クエリ番号あたりのクエリ番号、平均クエリ時間、キャッシュヒット率などのキーインジケーターを監視します。 3)クエリ実行の最適化を確保します:スロークエリログを有効にし、実行時間が設定されたしきい値を超えるクエリを記録し、最適化します。

MySQLとMariaDBの主な違いは、パフォーマンス、機能、ライセンスです。1。MySQLはOracleによって開発され、Mariadbはフォークです。 2. Mariadbは、高負荷環境でパフォーマンスを向上させる可能性があります。 3.MariaDBは、より多くのストレージエンジンと機能を提供します。 4.MySQLは二重ライセンスを採用し、MariaDBは完全にオープンソースです。既存のインフラストラクチャ、パフォーマンス要件、機能要件、およびライセンスコストを選択する際に考慮する必要があります。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。


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