目录：
1、建表优化
2、二级索引
3、并行处理
1．建表优化
Salting 翻译成中文是加盐的意思，本质是在hbase的rowkey的byte数组的第一个字节位置设定一个系统生成的byte值， 这个byte值是由主键生成rowkey的byte数组做一个哈希算法，计算得来的。Salting之后可以把数据分布到不同的region上，这样有利于phoenix并发的读写操作。 示例：CREATE TABLE TEST (HOST VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, DESCRIPTION VARCHAR) SALT_BUCKETS=16
Pre-split 这个就是HBase的预分区了，在建phoenix表时，可以精确的指定要根据什么值来做预分区 示例： CREATE TABLE TEST (HOST VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, DESCRIPTION VARCHAR) SPLIT ON (‘CS’,’EU’,’NA’)
使用多个列族，在创建phoenix表是可以指定列所在的列族 示例： CREATE TABLE TEST (MYKEY VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, A.COL1 VARCHAR, A.COL2 VARCHAR, B.COL3 VARCHAR)
在数据量大的表上使用压缩算法来提高性能 GZ，lzo等 示例： CREATE TABLE TEST (HOST VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, DESCRIPTION VARCHAR) COMPRESSION=’GZ’
2．二级索引
Phoenix的二级索引从2.1版本开始支持可变和不可变（数据插入之后不可更新）数据了，之前的版本只支持不可变的数据，我们现在使用的版本是2.2.2是支持二级索引的，我们可以做一些尝试。
可以通过explain select … 来看phoniex在执行sql时是否用上了二级索引。
3．并行
Phoenix会将一个聚合查询分成多个Scan，然后将这些Scan分配给phoenix自定义的hbase协处理器，这些协处理器可以在服务器端并行执行来提高查询性能。平衡的拆分表是Phoenix获得高效查询的最重要因素之一，这包括将相等大小的分区平均分配到不同的region server上。这个工具http://www.sentric.ch/blog/hbase-split-visualisation-introducing-hannibal 可以帮助我们监控hbase表分区的情况。表中的数据在各个region sever上均匀分布可以保证每一个phoenix线程处理的数据量相当，这样就可以减少查询的等待时间。
在客户端可以通过phoenix.query.targetConcurrency 和 phoenix.query.maxConcurrency 来控制查询如何来拆分扫描。并行查询最好可以将查询scan的切分和表数据的region切分对齐。如果扫描很不均匀，就需要用多个线程来处理数据量较大的分区扫描。
并行执行扫描时的切分点定义如下，我们假设：
t 是目标的并发数
m 是最大的并发数
r 是我们要扫描的分区数
if r >= t
使用表的region边界
Else if r/2 > t
将每个region都拆分成s份，s满足公式： s = max(x) x满足 s * x < m
Else
将每个region拆分成s份，s满足公式：s = max(x) x满足 s * x < t
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可以根据客户端机器的内核数和集群的大小，来调大phoenix.query.threadPoolSize, phoenix.query.queueSize, phoenix.query.maxConcurrency, 和 phoenix.query.targetConcurrency的值，允许更多的线程做并行的查询，来降低延迟。
但是这个方法也并非没有限制，最大的问题是phoenix没有足够的信息来拆分region。 如果查询结果跨越很多region，这没有问题，因为region中总会有一些大小相差不多的region，然而如果查询仅仅涉及到少数几个region，可能就会有问题