我们会经常谈及二级索引，这是对全表数据进行另外一种方式的组织存储，是针对table级别的。如果要为HBase上的表实现一个强一致性的二级索引，那么就无法逃避分布式事务，而这一直是用户最期待的功能。 而即使只需要保证最终一致性，这个索引也并不好实现，因为你需要额外的表以存储过程数据，需要解决宕机恢复问题等
撇开分布式事务，我们是否可以考虑对索引的要求进行降级，比如把Region看成是全表下的子表，实现一套Region级别的索引，通过功能上的牺牲以换取实现的简易及稳定
一般来说,对数据库建立索引,往往需要单独的数据结构来存储索引的数据.在为hbase建立索引时,可以另外建立一张索引表,查询时先查询索引表然后用查询结果查询数据表.

但是对于hbase这种分布式的数据库来说,最大的问题是解决索引表和数据表的本地性问题,hbase很容易就因为负载均衡,表split等原因把索引表和数据表的数据分布到不同的region server上,比如下图中,数据表和索引表就出现在了不同的region server上

在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标：
1，高性能的范围检索。
2，数据的低冗余（存储所占的数据量）。
3，数据的一致性。
1，按索引建表
每一个索引建立一个表，然后依靠表的row key来实现范围检索。row key在HBase中是以B+ tree结构化有序存储的，所以scan起来会比较效率。LSM
单表以row key存储索引，column value存储id值或其他数据 ，这就是Hbase索引表的结构。

如何Join？
多索引（多表）的join场景中，主要有两种参考方案：
1，按索引的种类扫描各自独立的单索引表，最后将扫描结果merge。
这个方案的特点是简单，但是如果多个索引扫描结果数据量比较大的话，merge就会遇到瓶颈。

比如，现在有一张1亿的用户信息表，建有出生地和年龄两个索引，我想得到一个条件是在杭州出生，年龄为20岁的按用户id正序排列前10个的用户列表。
有一种方案是，系统先扫描出生地为杭州的索引，得到一个用户id结果集，这个集合的规模假设是10万。
然后扫描年龄，规模是5万，最后merge这些用户id，去重，排序得到结果。
这明显有问题，如何改良？
保证出生地和年龄的结果是排过序的，可以减少merge的数据量？但Hbase是按row key排序，value是不能排序的。
变通一下 – 将用户id冗余到row key里？OK，这是一种解决方案了

按索引查询种类建立组合索引。
在方案1的场景中，想象一下，如果单索引数量多达10个会怎么样？10个索引，就要merge 10次，性能可想而知。
解决这个问题需要参考RDBMS的组合索引实现。
比如出生地和年龄需要同时查询，此时如果建立一个出生地和年龄的组合索引，查询时效率会高出merge很多。
当然，这个索引也需要冗余用户id，目的是让结果自然有序。结构图示如下：

【协处理器的解决思路】
使用HBase的coprocessor。CoProcessor相当于HBase的Observer+hook，目前支持MasterObserver、RegionObserver和WALObserver，基本上对于HBase Table的管理、数据的Put、Delete、Get等操作都可以找到对应的pre和post。这样如果需要对于某一项Column建立Secondary Indexing，就可以在Put、Delete的时候，将其信息更新到另外一张索引表中。如图二所示，对于Indexing里面的value值是否存储的问题，可以根据需要进行控制，如果value的空间开销不大，逆向的检索又比较频繁，可以直接存储在Indexing Table中，反之则避免这种情况。

我们要查询指定店铺指定客户购买的订单，首先有一张订单详情表，它以被处理后的订单id作为rowkey；其次有一张以客户nick为rowkey的索引表，结构如下： 

rowkey family 
dp_id+buy_nick1 tid1:null tid2:null ... 
dp_id+buy_nick2 tid3:null 

public class TestCoprocessor extends BaseRegionObserver {

public void prePut(final ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> e, 
 final Put put, final WALEdit edit, final boolean writeToWAL) 
 throws IOException { 
     Configuration conf = new Configuration(); 
     HTable table = new HTable(conf, "index_table"); 
     List<Cell> kv = put.get("data".getBytes(), "name".getBytes()); 
     Iterator<Cell> kvItor = kv.iterator(); 
     while (kvItor.hasNext()) { 
         KeyValue tmp = (KeyValue) kvItor.next(); 
         Put indexPut = new Put(tmp.getValue()); 
         indexPut.add("index".getBytes(), tmp.getRow(), Bytes.toBytes(System.currentTimeMillis())); 
         table.put(indexPut); 
     } 
     table.close(); 
 } 

}
即继承BaseRegionObserver类，实现prePut方法，在插入订单详情表之前，向索引表插入索引数据。 
索引表的使用 
先在索引表get索引表，获取tids，然后根据tids查询订单详情表。 
当有多个查询条件（多张索引表），根据逻辑运算符（and 、or）确定tids。 

使用时注意 

1.索引表是一张普通的hbase表，为安全考虑需要开启Hlog记录日志。 
2.索引表的rowkey最好是不可变量，避免索引表中产生大量的脏数据。 
3.如上例子，column是横向扩展的（宽表），rowkey设计除了要考虑region均衡，也要考虑column数量，即表不要太宽。建议不超过3位数。 
4.如上代码，一个put操作其实是先后向两张表put数据，为保证一致性，需要考虑异常处理，建议异常时重试。

put操作效率不高，如上代码，每插入一条数据需要创建一个新的索引表连接（可以使用htablepool优化），向索引表插入数据。即耗时是双倍的，对hbase的集群的压力也是双倍的。当索引表有多个时，压力会更大。 
查询效率比filter高，毫秒级别，因为都是rowkey的查询。 
如上是估计的效率情况，需要根据实际业务场景和集群情况而定，最好做预先测试。