环境搭建

1、解压

tar -xvf apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin.tar

2、配置环境

vim /etc/profile
    export PHOENIX_HOME=/usr/local/lib/apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin
    PATH=$PHOENIX_HOME/bin:$PATH
    #保存下来
source /etc/profile #使环境配置文件立即生效

3、复制jar到hbase lib 目录下

cd cd apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin
cp phoenix-4.13.1-HBase-1.2-server.jar /usr/local/lib/hbase-1.2.6/lib/
scp phoenix-4.13.1-HBase-1.2-server.jar root@192.168.66.4:/usr/local/lib/hbase-1.2.6/lib/

4、重启hbase

cd /usr/local/lib/hbase-1.2.6/bin/
sh stop-hbase.sh
sh start-hbase.sh

5、 启动 phoenix

cd /usr/local/lib/apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin/bin
./sqlline.py datae-hs-slave1,datae-hs-slave2:2181

高能预警：这里的datae-hs-slave1,datae-hs-slave2参数是HBase集群zookeeper集群的ip地址，2181是zookeeper端口号。

shell 指令

启动phoenix 后，我们就可以使用phoenix shell 指令进行操作了，以下是常用的phoenix 指令

!table  #查看phoenix中所有的表
!list   #查看所有phonix的连接信息
!quit   #退出

更多指令可以在控制台中输入 !help 指令进行查看

phoenix sql 支持

phoenix 现在还在慢慢的发展当中，所以支持的sql并不是很全面。如果在使用当中需要一些特殊的语法，可以查看如下官网SQL支持链接。如果你现在phoenix 语法还没有入门，可以查看phoenix支持的SQL语法。

phoenix支持的QL语法

官网SQL支持

phoenix 二级索引

在HBase中，只有一个单一的按照字典序排序的rowKey索引，当使用rowKey来进行数据查询的时候速度较快，但是如果不使用rowKey来查询的话就会使用filter来对全表进行扫描，很大程度上降低了检索性能。而Phoenix提供了二级索引技术来应对这种使用rowKey之外的条件进行检索的场景。

二级索引之 Global Indexing
http://www.aboutyun.com/thread-15360-1-1.html

二级索引之 Local Indexing
http://www.aboutyun.com/thread-16273-1-1.html

phoenix client API 使用

1、在项目中加入maven 依赖

<!--   phoenix  -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
    <artifactId>phoenix-core</artifactId>
    <version>4.9.0-HBase-1.1</version>
</dependency>

2、设置配置文件，获取phoenix链接对象

public class PhoenixPool {

    static {
        try {
            Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver");
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 创建一个新的链接不是一个昂贵的操作，所以这里就不使用连接池了。
     * @return
     */
    public static Connection getConnection() {
        try {
            // get connection
            // jdbc 的 url 类似为 jdbc:phoenix [ :<zookeeper quorum> [ :<port number> ] [ :<root node> ] ]，
            // 需要引用三个参数：hbase.zookeeper.quorum、hbase.zookeeper.property.clientPort、and zookeeper.znode.parent，
            // 这些参数可以缺省不填而在 hbase-site.xml 中定义。
            return DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:192.168.66.3:2181,192.168.66.4:2181");
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }
}

3、创建数据库

public static void create(String createSql) {
    Connection conn = null;
    try {
        conn = PhoenixPool.getConnection();
        //"CREATE TABLE user (id varchar PRIMARY KEY,name varchar ,passwd varchar)";
        PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(createSql);
        // execute
        ps.execute();
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        // 关闭链接
        if (conn != null) {
            try {
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

4、添加、更改、删除数据

public static void upsert(String upsertSql, String[] param) {
    Connection conn = null;
    try {
        conn = PhoenixPool.getConnection();
        if (conn == null) return;

        // "upsert into user(id, name, passwd) values(?, ?, ?)";
        PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(upsertSql);
        for (int i = 1; i <= param.length; i++) {
            ps.setString(i, param[i - 1]);
        }
        ps.executeUpdate();
        conn.commit(); // you must commit
        conn.close();
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

5、查询数据

public static String query(String sql, String[] param) {
    Connection conn = null;
    ResultSet rs = null;
    try {
        conn = PhoenixPool.getConnection();
        if (conn == null) return null;
        PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
        if (param != null) {
            for (int i = 1; i <= param.length; i++) {
                ps.setString(i, param[i - 1]);
            }
        }

        rs = ps.executeQuery();
        ResultSetMetaData meta = rs.getMetaData();
        int colLength = meta.getColumnCount();
        List<String> colName = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= colLength; i++) {
            colName.add(meta.getColumnName(i));
        }

        List<String[]> result = new ArrayList<>();
        String[] colArr;
        while (rs.next()) {
            colArr = new String[colLength];
            for (int i = 0; i < colLength; i++) {
                colArr[i] = rs.getString(colName.get(i));
            }
            result.add(colArr);
        }
        return JSON.toJSONString(result);
    } catch (Throwable e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        if (rs != null) {
            try {
                rs.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        if (conn != null) {
            try {
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    return null;
}