聊一聊 NoSQL
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。聊到NoSQL不得不提著名的CAP理论，全称 Consistency Available and Partition tolerance，即一致性、可用性与分区容错性，这是Eric Brewer教授提出的分布式系统设计理念，并给出了定论：任何分布式系统只能同时满足其中二点，无法做到三者兼顾。这可以说是NoSQL数据库的理论基石，至今NoSQL领域也称得上是百花齐放了，一直也没有哪一款NoSQL同时兼顾着这三点特性。
NoSQL必须要在一致性、可用性与分区容错性之间做出取舍，目前而言，几乎所有的NoSQL都是在保有分区容错性的基础上选择一致性或可用性，例如HBase就是牺牲了部分可用性换取了完全的一致性，与HBase类似的Cassandra则是牺牲了强一致性换来了可用性的保证。
NoSQL能做哪些事情、不能做哪些事情？NoSQL作为分布式系统的实现，海量数据永久性存储、非结构化数据存储、超大规模数据高效读写、超强水平扩展能力等这些特征让NoSQL得到了广泛应用。然而，事务支持、关联特性，甚至于SQL查询，这些却是NoSQL的短板，也决定了NoSQL尚且取代不了关系型数据库。
HBase 简单介绍
HBase（Hadoop database）是一个分布式、可扩展、面向列的NoSQL数据库，本质上是一个Key-Value系统，底层存储基于HDFS，原生支持MapReduce计算框架，具有高吞吐、低延时的读写特点。
HBase 的主要特性
HBase包含很多特性，这里列举了HBase的一些关键特性：
- 强一致性读写：HBase并不是最终一致性，而是强一致性的系统，这使得HBase非常适合做高速的聚合操作。
- 自动sharding：HBase的表在水平方向上以region为单位分布式存储在各个节点上，当region达到一定大小时，就会自动split重新分布数据。
- 自动故障转移：这是HBase高可用的体现，当某一个节点故障下线时，节点上的region也会下线并会自动转移到状态良好的节点上线。
- 面向列的存储：HBase是面向列的存储系统，相同特征（列族相同）的数据会被尽量放到一起，这有利于提高数据读取的效率。
- 无缝结合Hadoop：HBase被定义为Hadoop database，就是基于HDFS做的数据存储，同时原生的支持MapReduce计算引擎。
- 非常友好的API操作：HBase提供了简单易用的Java API，并且提供了Thrift与REST的API供非Java环境使用。
- Block Cache与Bloom Filter：查询优化方面HBase支持Block Cache与Bloom Filter，使得HBase能够对海量数据做高效查询。
什么时候使用 HBase
HBase作为一款NoSQL数据库，前面也提及了并不能解决所有问题。关于我们在实际生产过程中满足哪些条件的时候可以选择HBase作为底层存储，这里给出几点建议：
1、数据量规模非常庞大
一般而言，单表数据量如果只有百万级或者更少，不是非常建议使用HBase而应该考虑关系型数据库是否能够满足需求；单表数据量超过千万或者十亿百亿的时候，并且伴有较高并发，可以考虑使用HBase。这主要是充分利用分布式存储系统的优势，如果数据量比较小，单个节点就能有效存储的话则其他节点的资源就会存在浪费。
2、要求是实时的点查询
HBase是一个Key-Value数据库，默认对Rowkey即行键做了索引优化，所以即使数据量非常庞大，根据行键的查询效率依然会很高，这使得HBase非常适合根据行键做单条记录的查询。值得说明的是，允许根据行键的一部分做范围查询，这里涉及到Rowkey的设计问题，不再赘言。
3、能够容忍NoSQL短板
前面提及了NoSQL并不能解决所有问题，HBase也是一样，如果业务场景是需要事务支持、表与表的关联查询等，不建议使用HBase。HBase有它适合的业务场景，我们不能苛求它能够帮我们解决所有问题。
4、数据分析需求并不多
虽然说HBase是一个面向列的数据库，但它有别于真正的列式存储系统比如Parquet、Kudu等，再加上自身存储架构的设计，使得HBase并不擅长做数据分析，或者说数据分析是HBase的弱项，所以如果主要的业务需求就是为了做数据分析，比如做报表，那么不建议直接使用HBase。
如果能够满足上诉的几点，硬件条件也满足的情况下，强烈建议考虑使用HBase作为底层存储解决你的问题。
HBase 的使用场景
由于HBase丰富的特性，加上自身的海量数据存储能力与超大规模并发访问能力，使得HBase应用非常广泛。目前已经在金融、交通、医疗、车联网、IoT等众多领域有了最佳实践，涉及到订单/账单存储、用户画像、时空/时序数据、对象存储、Cube分析等各个使用场景。
更多的应用场景、最佳实践请关注公众号，持续讨论HBase相关话题。
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