1. 容量大：
传统关系型数据库，单表不会超过五百万，超过要做分表分库，不会超过30列
Hbase单表可以有百亿行、百万列，数据矩阵横向和纵向两个维度所支持的数据量级都非常具有弹性
2. 面向列：
面向列的存储和权限控制，并支持独立检索，可以动态增加列，即，可单独对列进行各方面的操作
列式存储，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数量
3. 多版本：
Hbase的每一个列的数据存储有多个Version，比如住址列，可能有多个变更，所以该列可以有多个version
4. 稀疏性：
为空的列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏。
不必像关系型数据库那样需要预先知道所有列名然后再进行null填充
5. 拓展性：
底层依赖HDFS，当磁盘空间不足的时候，只需要动态增加datanode节点服务(机器)就可以了
6. 高可靠性：
WAL机制，保证数据写入的时候不会因为集群异常而导致写入数据丢失
Replication机制，保证了在集群出现严重的问题时候，数据不会发生丢失或者损坏
Hbase底层使用HDFS，本身也有备份。
7.高性能：
底层的LSM数据结构和RowKey有序排列等架构上的独特设计，使得Hbase写入性能非常高。
Region切分、主键索引、缓存机制使得Hbase在海量数据下具备一定的随机读取性能，该性能针对Rowkey的查询能够到达毫秒级别
LSM树，树形结构，最末端的子节点是以内存的方式进行存储的，内存中的小树会flush到磁盘中（当子节点达到一定阈值以后，会放到磁盘中，且存入的过程会进行实时merge成一个主节点，然后磁盘中的树定期会做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。）
LSM树的介绍：https://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html
传统关系型数据库，单表不会超过五百万，超过要做分表分库，不会超过30列
Hbase单表可以有百亿行、百万列，数据矩阵横向和纵向两个维度所支持的数据量级都非常具有弹性
2. 面向列：
面向列的存储和权限控制，并支持独立检索，可以动态增加列，即，可单独对列进行各方面的操作
列式存储，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数量
3. 多版本：
Hbase的每一个列的数据存储有多个Version，比如住址列，可能有多个变更，所以该列可以有多个version
4. 稀疏性：
为空的列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏。
不必像关系型数据库那样需要预先知道所有列名然后再进行null填充
5. 拓展性：
底层依赖HDFS，当磁盘空间不足的时候，只需要动态增加datanode节点服务(机器)就可以了
6. 高可靠性：
WAL机制，保证数据写入的时候不会因为集群异常而导致写入数据丢失
Replication机制，保证了在集群出现严重的问题时候，数据不会发生丢失或者损坏
Hbase底层使用HDFS，本身也有备份。
7.高性能：
底层的LSM数据结构和RowKey有序排列等架构上的独特设计，使得Hbase写入性能非常高。
Region切分、主键索引、缓存机制使得Hbase在海量数据下具备一定的随机读取性能，该性能针对Rowkey的查询能够到达毫秒级别
LSM树，树形结构，最末端的子节点是以内存的方式进行存储的，内存中的小树会flush到磁盘中（当子节点达到一定阈值以后，会放到磁盘中，且存入的过程会进行实时merge成一个主节点，然后磁盘中的树定期会做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。）
LSM树的介绍：https://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html
标签： hbase、lsm、单表、rowkey、稀疏、面试
