传统的行存储和(HBase)列存储的区别

一、传统的行存储和(HBase)列存储的区别

列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。

传统的(Oracle)行存储和（Hbase）列存储的区别

3、建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源

4、面对查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满足性能需求

1、数据按列存储–每一列单独存放

3、只访问查询涉及的列–大量降低系统IO

4、每一列由一个线索来处理–查询的并发处理

5、数据类型一致，数据特征相似–高效压缩

二、hbase的主要用途是什么

HBase的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。

1.大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。它不同于传统的关系型数据库，不需要预先定义数据结构，因此非常适合存储大量且快速变化的数据。这使得HBase成为许多大数据应用的首选存储解决方案。

2.非结构化和半结构化数据：HBase可以灵活地存储各种类型的数据，包括文本、图片、音频、视频等非结构化数据，以及JSON、XML等半结构化数据。这些数据在现代应用中越来越常见，而传统的关系型数据库往往难以有效处理。

3.稀疏数据：HBase非常适合存储稀疏数据，即其中大部分元素都是空的数据集。在很多情况下，稀疏数据在传统数据库中会占用大量空间，并且处理效率低下。而HBase通过列式存储和高效的压缩机制，能够高效地处理这类数据。

举例来说，假设有一个大型的电子商务网站，需要存储用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等信息。这些数据量巨大，且快速增长，同时包含大量的非结构化和半结构化数据（如用户评论、图片等）。在这种情况下，使用HBase作为存储系统可能是一个很好的选择。HBase可以灵活地存储这些数据，并且可以很容易地扩展存储容量和处理能力。同时，HBase提供的高效查询和数据处理功能，可以帮助电子商务网站实现实时推荐、用户画像等高级功能。

三、Hbase知识点总结

1、非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable

2、为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

3、存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。

4、非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

5、非关系型数据库--文档存储(MongoDB)

6、非关系型数据库--内存式存储(redis)

7、非关系型数据库--图形模型(graph)

8、Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

9、HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。

10、单节点:单独的进程运行在同一台机器上

11、hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。