HBase可以以低成本来存储海量的数据，并且支持高并发随机写和实时查询。

一、HBase的优点

与其他数据库相比，HBase在系统设计以及实际实践中有很多独特的优点。

* 容量巨大：HBase的单表可以支持千亿行、百万列的数据规模，数据容量可以达到TB甚至PB级别。传统的关系型数据库，如Oracle和MySQL等，如果单表记录条数超过亿行，读写性能都会急剧下降，在HBase中并不会出现这样的问题。

* 良好的可扩展性：HBase集群可以非常方便地实现集群容量扩展，主要包括数据存储节点扩展以及读写服务节点扩展。HBase底层数据存储依赖于HDFS系统，HDFS可以通过简单地增加DataNode实现扩展，HBase读写服务节点也一样，可以通过简单的增加RegionServer节点实现计算层的扩展。

* 稀疏性：HBase支持大量稀疏存储，即允许大量列值为空，并不占用任何存储空间。这与传统数据库不同，传统数据库对于空值的处理要占用一定的存储空间，这会造成一定程度的存储空间浪费。因此可以使用HBase存储多至上百万列的数据，即使表中存在大量的空值，也不需要任何额外空间。

* 高性能：HBase目前主要擅长于OLTP场景，数据写操作性能强劲，对于随机单点读以及小范围的扫描读，其性能也能够得到保证。对于大范围的扫描读可以使用MapReduce提供的API，以便实现更高效的并行扫描。

* 多版本：HBase支持多版本特性，即一个KV可以同时保留多个版本，用户可以根据需要选择最新版本或者某个历史版本。

* 支持过期：HBase支持TTL过期特性，用户只需要设置过期时间，超过TTL的数据就会被自动清理，不需要用户写程序手动删除。

* Hadoop原生支持：HBase是Hadoop生态中的核心成员之一，很多生态组件都可以与其直接对接。HBase数据存储依赖于HDFS，这样的架构可以带来很多好处，比如用户可以直接绕过HBase系统操作HDFS文件，高效地完成数据扫描或者数据导入工作；再比如可以利用HDFS提供的多级存储特性（Archival Storage Feature），根据业务的重要程度将HBase进行分级存储，重要的业务放到SSD，不重要的业务放到HDD。或者用户可以设置归档时间，进而将最近的数据放在SSD，将归档数据文件放在HDD。另外，HBase对MapReduce的支持也已经有了很多案例，后续还会针对Spark做更多的工作。

二、HBase的缺点

任何一个系统都不会完美，HBase也一样。HBase不能适用于所有应用场景，例如：

* HBase本身不支持很复杂的聚合运算（如Join、GroupBy等）。如果业务中需要使用聚合运算，可以在HBase之上架设Phoenix组件或者Spark组件，前者主要应用于小规模聚合的OLTP场景，后者应用于大规模聚合的OLAP场景。

* HBase本身并没有实现二级索引功能，所以不支持二级索引查找。好在针对HBase实现的第三方二级索引方案非常丰富，比如目前比较普遍的使用Phoenix提供的二级索引功能。

* HBase原生不支持全局跨行事务，只支持单行事务模型。同样，可以使用Phoenix提供的全局事务模型组件来弥补HBase的这个缺陷。

可以看到，HBase系统本身虽然不擅长某些工作领域，但是借助于Hadoop强大的生态圈，用户只需要在其上架设Phoenix组件、Spark组件或者其他第三方组件，就可以有效地协同工作。

（此处已添加圈子卡片，请到今日头条客户端查看）