本文目录导读：
HBase数据库存储特点全解析
图片来源于网络，如有侵权联系删除
高可靠性
1、数据冗余存储
- HBase采用Hadoop的HDFS作为底层存储系统，HDFS本身具有数据冗余机制，数据会以多副本的形式存储在不同的节点上，默认情况下数据会被存储为三个副本，这就意味着即使某个节点出现故障，如磁盘损坏或者服务器死机，数据仍然可以从其他副本中获取，保证了数据的可靠性。
- 在HBase中，数据的写入操作会在多个RegionServer上进行存储，RegionServer是HBase中负责处理数据读写请求的核心组件，当数据被写入时，它会在多个RegionServer上进行持久化，这种多节点的存储方式进一步提高了数据的可靠性。
2、WAL（Write - Ahead Log）机制
- HBase使用WAL来确保数据的一致性和可靠性，在对数据进行任何修改操作（如插入、更新、删除）之前，首先会将操作记录写入WAL日志，WAL日志是一种顺序写入的文件，位于HDFS上。
- 即使在系统突然崩溃或者出现故障的情况下，由于WAL日志中记录了所有未完成的操作，系统可以在恢复时根据WAL日志重新执行这些操作，从而保证数据不会丢失，如果一个RegionServer在处理一批数据写入操作时突然断电，当它重新启动时，可以从WAL日志中获取那些未完成的写入操作并重新执行。
可扩展性
1、分布式架构
- HBase具有分布式的架构，它由多个组件组成，包括Master节点、RegionServer节点等，这种分布式架构使得HBase能够轻松地扩展到大规模的数据存储。
- 随着数据量的不断增加，可以通过添加更多的RegionServer节点来扩展存储容量，新添加的RegionServer可以分担数据存储和处理的压力，一个初始的HBase集群可能只有几个RegionServer节点来处理一定量的数据，当数据量增长到一定程度后，可以动态地添加更多的RegionServer节点，而不需要对现有的数据结构和应用程序进行大规模的修改。
2、自动分区（Region切分）
- HBase中的数据是按照表进行逻辑划分的，每个表被划分为多个Region，随着数据在Region中的不断增长，当某个Region达到一定的大小阈值时，HBase会自动对该Region进行切分。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 假设一个Region初始存储了一定量的行数据，当新的数据不断插入使得该Region的大小超过了预先设定的大小（如10GB），HBase会将这个Region自动切分成两个或多个更小的Region，这些新的Region可以被分配到不同的RegionServer上进行存储和管理，从而实现了数据的自动负载均衡和扩展性。
面向列存储
1、高效的查询性能
- HBase是面向列存储的数据库，与传统的行式存储数据库不同，面向列存储的数据结构使得在查询时可以只读取需要的列数据，而不需要像行式存储那样读取整行数据。
- 在一个包含多列（如姓名、年龄、地址、职业等）的用户信息表中，如果只需要查询用户的年龄信息，HBase可以直接定位到存储年龄数据的列族和列，快速获取所需数据，这种方式大大提高了查询效率，尤其是在处理包含大量列的宽表时，优势更加明显。
2、灵活的列族设计
- HBase允许用户根据数据的特点设计不同的列族，列族是一组相关列的集合，在一个存储传感器数据的表中，可以将温度、湿度、光照强度等相关的传感器数据设置为一个列族，而将传感器的位置、设备编号等信息设置为另一个列族。
- 这种列族设计使得数据在存储和管理上更加灵活，在数据存储时，可以根据列族的特性进行不同的存储策略配置，如不同的压缩算法、存储格式等，在查询时，也可以根据列族进行快速的数据定位和读取。
强一致性
1、数据更新的原子性
- 在HBase中，对数据的更新操作具有原子性，这意味着当多个并发操作对同一行数据进行修改时，HBase会保证这些操作的原子性执行。
- 如果有两个并发的写入操作同时对同一行中的不同列进行更新，HBase会确保这两个操作要么全部成功，要么全部失败，这种原子性保证了数据的一致性，避免了数据在并发操作下出现不一致的情况。
2、MVCC（多版本并发控制）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- HBase采用MVCC机制来处理并发读写操作，MVCC允许不同的事务在同一时间对数据进行读写操作，每个事务看到的数据版本可能不同。
- 在HBase中，数据的每个修改都会产生一个新的版本，当进行读操作时，根据事务的隔离级别，可以读取到不同版本的数据，这种机制在保证数据一致性的同时，提高了系统的并发处理能力，一个长时间运行的读事务可以在不被写事务阻塞的情况下，根据自己的隔离级别读取到合适版本的数据。
稀疏性
1、适应多样化的数据结构
- HBase表中的列是稀疏的，这意味着对于一行数据，并不要求所有的列都有值，这种特性使得HBase非常适合存储结构不规则的数据。
- 在存储用户的社交网络信息时，不同用户可能具有不同的属性，有些用户可能有详细的个人简介，而有些用户可能没有，在HBase中，可以将这些不同的用户属性作为列，即使某个用户在某些列上没有值，也可以正常存储，这种稀疏性使得HBase能够灵活地适应各种不同类型的数据存储需求。
2、节省存储空间
- 由于列的稀疏性，HBase在存储数据时不会为不存在的值分配存储空间，对于那些没有值的列，HBase不会像传统数据库那样预留空间或者存储空值占位符。
- 这就大大节省了存储空间，尤其是在处理大规模的稀疏数据时，在一个存储大量物联网设备数据的表中，不同设备可能发送不同类型的数据，很多设备可能不会发送某些类型的数据，HBase的稀疏性可以有效地避免对这些不存在数据的存储空间浪费。
评论列表