HBase的列式存储

为什么要选择列式存储

行式存储和列式存储主要是在物理存储的选择上面，这里主要是选择从实体的完整性角度进行存储，还是从实体特征维度进行存储，行式存储就是以实体为单位进行存储，在物理存储上，一个实体（的特征属性）紧挨着另外一个实体；列式存储就是从实体特征维度进行存储，通常是以列为物理存储单元，这种存储模式也决定了查询的模式也是基于列取查询；所以，当我们想要按照实体去查询列式存储的数据，一般都是需要并行查询，所以列式存储天生的是分布式数据库的架构。
　　在OLTP场景，更多的基于实体的维护和查询，但是在OLAP场景，则是更多地从实体特征角度进行数据处理（统计），所以在OLAP的场景下，如果还是使用行式存储，会导致大量的无谓的遍历，比如想要对某个列进行所有数据的统计，因为是行式存储，需要遍历所有的实体的所有的属性；如果列式存储，则只需要按照列进行查询即可，因为列式存储是以列一个物理存储单元，所以遍历只要遍历相应列的物理存储文件即可。
　　那么从这个角度上面来讲，HBase其实是行列存储的一个综合体，从宏观角度是按照列簇为单位进行存储，从微观角度，每一个列簇的单元是由key，value的键值对组成（可能是很多歌键值对，因为一个列簇可以包含很多列），但是values其实是行式存储，另外HBase并不建议采用度过列簇，列簇不要超过2个，所以列式存储的优势并没有完全发挥出来，但是基于HBase的技术架构，只能这样处理，如果是纯粹的列式存储对于HBase的性能会有大影响。
　　采用列式存储还有一个好处就是可以方便的进行编码和压缩，因为一列中的值大概率是有大量重复的，可以对于这些重复的值进行编码以及压缩，节省存储空间。

为什么HBase建议列簇不要超过2个
　　1. memstore只要一个满了就会刷，未满的列簇会形成大量的小文件，增加查询成本；以及会潜在增加compact的次数（文件数量、文件大小都会导致compact）；
　　2. 文件的Split也有类似问题，只要一个列簇文件大小达到了split，就会将这个region下所有的列簇的进行分割。

综合来看，上述两点其实描述了HBase处理数据的特点，就是只要一个列簇满足条件，那么这个region下面所有的列簇都会因此而被触发相应操作，就是我们通常讲的“躺枪”。注意，这里强调HBase的相关操作都是在Region级别完成的，分布式嘛，各自维护好自己那一块。