hbase检索效率，hbase查询慢一般是什么原因

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如何加快hbase读取数据的效率

lockSize默认值 64K 或 65536字节数据块大小，即每次读请求读取的最小数据大小将数据块调大可以提高扫描的性能，将数据块调小可以增加随机读的速度。如果业务请求以Get请求为主，可以考虑将块大小设置较小；如果以Scan请求为主，可以将块大小调大。LRUBlockCache是HBase目前默认的BlockCache机制。

opentsdb是基于Hbase的，最后找到解决的方法可以把Hbase的BucketCache增大。原理是什么呢？其实就是增大查询时候的缓存。HBase数据按照block块存储，默认是64K，HBase中提供两种BlockCache的实现：默认on-heap LruBlockCache和BucketCache(通常是off-heap)。

Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。Compaction则是一种数据压缩和合并技术，可以帮助HBase节省存储空间，提高存储效率。

其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制，服务能力可以随服务器的增长而线性增长，达到几十上百台的规模。LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好，单次写入通常在1-3ms内即可响应完成，且性能不随数据量的增长而下降。region(相当于数据库的分表)可以ms级动态的切分和移动，保证了负载均衡性。

例如，如果一个公司的用户数量和数据量迅速增长，可以使用HBase来存储和管理这些数据。通过添加更多的服务器和存储设备，可以扩展系统的容量和性能，以满足业务需求。稀疏：HBase是一个稀疏数据库，这意味着它可以有效地存储稀疏数据（即数据中存在大量的空值）。

HBase和MongoDB那个更适合海量实时小数据?

所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr。

HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。

mongodb的update是update-in-place，也就是原地更新，除非原地容纳不下更新后的数据记录。而hbase的修改和添加都是同一个命令：put，如果put传入的row key已经存在就更新原记录，实际上hbase内部也不是更新，它只是将这一份数据已不同的版本保存下来而已，hbase默认的保存版本的历史数量是3。

虽然MongoDB在小型应用中也能应对这类场景，但随着数据量的增长，sharding和GridFS的复杂性可能让人望而却步。HBase和Accumulo的优势在于它们与HDFS和MapReduce、Spark等大数据处理工具的深度集成，不仅提供了高效的数据存储，还提供了强大的计算能力，这是HBase在大数据场景中大放异彩的关键因素。

hbase使用面向行的存储方式

HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。传统数据库则采用了行式存储，将数据按行存储，适合存储结构化的数据。由于存储方式的不同，HBase在读取和查询大规模数据时具有较高的性能优势，而传统数据库在处理事务和复杂查询时较为擅长。

HBase将数据分布在多台服务器上，通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型，将数据按照行和列的方式进行存储，支持快速的随机读写操作。高可靠性 HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制，可以保证数据的高可靠性。

HBase的特点不包括面向行存储。HBase是一个高可靠性、高性能、面向列（column-oriented）的分布式存储系统，但它并不支持直接的面向行（row-oriented）存储。在HBase中，数据按照列族进行组织和存储，可以根据需要动态地添加新的列。这种设计使得HBase非常适合处理大规模数据集和实时查询需求。