hbase持久化儲存：hbase天生就能支援海量資料的儲存，能夠以更友好、更方便的方式支援表的分割槽，並且hbase還支援多個region server同時寫入，能夠較為方便的擴充套件系統的併發寫入能力。
搜尋引擎技術，能夠解決採用業務拆分及分庫分表策略後，系統無法進行多表關聯查詢，以及查詢時必須帶路由字段的問題。搜尋引擎能夠很好的支援複雜條件的組合查詢，通過搜尋引擎構建的一張大表，能夠彌補一部分資料庫拆分所帶來的問題。
hbase以google bigtable為原型，設計實現了高可靠性、高可擴充套件性、實時讀/寫的列儲存資料。他的本質實際上是一張稀疏的大表，用來儲存粗粒度的結構化資料，並且能夠通過簡單的增加節點來實現系統的線性擴充套件。
hbase執行在分布式檔案系統hdfs之上，利用它可以在廉價的pc server上搭建大規模結構化儲存集群。hbase的資料以表的形式進行組織，每個表由行列組成。與傳統的關係型資料庫不同的是，hbase每個列屬於乙個特定的列族，通過行和列來確定乙個儲存單元，而儲存單元又可分為多個版本，通過時間戳來標識。
hbase集群中通常包含兩種角色，hmaster和hregionserver。當表隨著記錄條數的增加而不斷變大後，將會**成乙個個region，每個region可以有（startkey,endkey）來表示，他可以包含乙個startkey到endkey的半閉區間。乙個hregionserver可以管理多個region，並由hmaster來負責hregionserver的排程及集群狀態的監管。由於region可分散並由不同的hregionserver來管理，因此，理論上再大的表都可以通過集群來處理。
與傳統的關係型資料庫相比，hbase有更好的伸縮能力，更適合海量資料的儲存和處理。由於多個region server的存在，使得hbase能夠多個節點同時寫入，顯著提高了寫入的效能，並且是可擴充套件的。
但是，hbase本身能夠支援的查詢維度有限，難以支援複雜查詢，如group by、order by、join等。這些特點使得它的應用場景收到了限制。當然，可以用搜尋引擎來構建索引，在一定程度上解決了hbase複雜條件組合查詢的問題。
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