hbase多条件查询，hbase 查询条件

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用于存储非结构化数据，尤其擅长存储json格式的数据。存储的量大概在10亿级别，再往上性能就下降了，除非另外分库。

mongodb的读效率比写高，hbase默认适合写多读少的情况，可以通过hfile.block.cache.size配置，该配置storefile的读缓存占用Heap的大小百分比，0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。

MongoDB是文档型数据库，使用bson结构，可以更加灵活的处理嵌套结构的数据。是这三个里最接近关系型数据库的。Redis是k-v型数据库，目标是做高效的分布式缓存。数据一般不实时落地。也不适合做存储和分析。

redis：数据量较小的更性能操作和运算上 memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能；做缓存，提高性能（适合读多写 少，对于数据量比较大，可以采用 sharding）MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题。

相关问答

Q1: hbase如何根据某个列的值,查询出这个列的ro

1、professional： designation timestamp=1417521885277， value=manager professional： salary timestamp=1417521903862， value=50000 4 row(s) in 0.0270 seconds 读取指定列 下面给出的是语法，使用get方法读取指定列。

2、具体步骤如下：需要知道要查询的表名和分区的起始行键或结束行键。可以使用scan命令来扫描hbase：meta表，这个表存储了所有分区的元数据信息。可以使用PrefixFilter或RowFilter来过滤出要查询的分区的记录。

3、目前我们已经确定了hbase存储，并且采用预分区的方式并且采用rowkey进行过滤查询，那么现在考虑rowkey的设计。

Q2: hbase查询100万条数据的时间

1、不要用filter很慢的，直接scan，设一下start和end就行了。它支持通配的。

2、Base中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级，但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。HBase是如何做到的哪？要想实现表中数据的快速访问，通用的做法是数据保持有序并尽可能的将数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。

3、存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。sql：结构化查询语言 nosql：非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

4、这样，scan时只扫描userID=1的数据，且时间范围限定在这个指定的时间段内，满足了按用户以及按时间范围对结果的筛选。并且由于记录集中存储，性能很好。

Q3: 如何加快hbase读取数据的效率

1、region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。

2、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。

3、可以看出HBase只有增添数据，所有的更新和删除操作都是在后续的Compact历程中举行的，使得用户的写操作只要进入内存就可以立刻返回，实现了HBase I/O的高性能。

4、从根本上讲，hbase是列式数据库，不是以行为连续存储的，二是以列为连续存储的。因此对列可以将从磁盘上连续地读取所有记录的某一列。

5、RegionServer里面有block Cache可以缓存磁盘的数据，加速查询。如果block Cache里面有，就将缓存和MemStore的数据merge然后取最新时间戳，没有就是把磁盘读的和MemStore里面的合并。所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。

6、对于淘宝而言，随着市场规模的扩大，产品与技术的发展，业务数据量越来越大，对海量数据的高效插入和读取变得越来越重要。

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