正如我在前面章节强调的，HBase数据模型跟关系型数据库系统有非常大的差异。因此，设计Hbase的数据表的方法和思路跟关系型数据库不一样。设计HBASE表应该在具体业务场景的上下文中回答以下问题：
1、rowkey结构应该是什么，它应该包含什么？
2、表（table）应该有多少个列簇？
3、各个列簇该存储什么数据？
4、每个列簇(column family)有多少列（column）？
5、列名应该是什么？尽管列名不需要在表创建中定义时，但在编写或读取数据时需要了解它们。
6、单元格（cells）应该存储什么信息？
7、每个单元格（cell）应该存储多少个版本的数据？
设计Hbase数据表最重要的是定义rowkey结构。为了有效定义rowkey结构，有必要预先定义数据访问模式（读取和写入）。为了定义模式（schema），HBase表的一些特性必须考虑。快速再看一下：
1、只有Key（rowkey）上有索引。
2、表基于rowkey进行排序存储。表中的每个区域负责存储一部分rowkey范围，由开始行和结束行的rowkey标识。该区域包含从开始键到结束键的行排序列表。
3、HBASE表中的所有内容都存储为二进制字节（byte[]），没有类型。
4、原子性操作只在一行（row）上得到保证。没有跨行原子性保证，这意味着没有多行事务。
5、列簇必须在创建表之前定义。
6、列限定符(column qualifiers)是动态的，可以在写入时定义。它们以字节（byte[]）形式被储存，甚至可以将数据放入其中。
通过例子可以比较好的理解这些概念。让我们尝试在HBase表中对Twitter的用户关系进行建模（一些用户关注了另一些用户）。
关注与被关注（Follower-followed）关系本质上是图形（graphs），有专门的图形数据库可以更有效地处理这些数据集。然而，这个特定的用例为HBase表中的模型提供了一个很好的例子，并允许我们强调一些有趣的概念。
数据库表建模的第一步是定义应用程序的访问模式。在Twitter等应用程序的Follower-followed关系的上下文中，访问模式可以如下定义
读取访问模式：
1、用户关注谁？
2、特定用户A是否关注用户B？
3、谁关注了特定用户A？
写访问模式：
1、用户关注新用户。
2、用户取消关注某人。
让我们考虑集中表设计方式，看看它们的优缺点。从图1中所示的表设计开始。该表一行存储特定用户关注的所有用户列表，其中row key是关注者的用户ID，每列包含被关注用户的用户ID。具有数据的该设计表将如图2所示。
图1：HBase表用于保留特定用户正在关注的用户列表
图2：包含设计样本数据的表格（图1设计）
这个设计适用于读取模式的的第1条。它也解决了读模式的第2条，但是如果被关注用户列表很大，这个方法需要遍历整个列表才能回答读模式的第2条的问题，成本很高。在这个设计中添加用户有点棘手，由于没有存储计数，所以添加一个新的关注用户ID需要读取整行数据，才能找到下一个用户的编号。成本太高了！一个可能的解决方案就是保留一个计数器，现在表格如图3所示。
图3：包含示例数据的表（图1设计），但带有一个计数器，用于记录给定用户关注的用户数
图4：根据图3中的表设计将新用户添加到关注用户列表所需的步骤
图3中的设计比以前的设计更好，但并不能解决所有问题。取消关注用户仍然很棘手，因为您必须阅读整行以找出需要删除的列。它也不是理想的计数，因为取消关注将导致空洞（编号不连续）。最大的问题是，要添加用户，您必须在客户端代码中实现某种事务逻辑，因为HBase不会跨行或跨RPC调用执行事务。在此方案中添加用户的步骤如图4所示。
我之前提到的一个特性是列限定符是动态的，并且像单元格一样存储为byte []。您能够在其中放置任意数据，这点有可能改进之前的设计。考虑图5中的表。在此设计中，不需要计数，添加用户变简单。取消关注也得到简化。在这种情况下，单元格只包含一些任意小的值，且没有任何意义。
图5：被关注用户名作为列限定符，任意字符串作为单元格值
这种最新设计实现了我们定义的几乎所有访问模式，除了读取模式第3条：谁关注了特定用户A？在当前设计中，由于索引仅在row key上有效，因此您需要执行全表扫描来回答这个问题。您需要为关注（特定用户）的用户建立某种索引。有两种方法可以解决这个问题。首先是维护另一个包含反向列表的表（用户和所有关注这个用户的用户列表）。第二种是使用不同的row key将该信息保存在同一个表中（它全是字节数组，而HBase并不关心你放在那里的内容）。这两种方式，您都需要单独处理该信息，这样就无需进行大规模扫描，可以快速访问它。
当前的表结构中还可以进一步优化。看看图6：
图6：包含关注者和被关注用户的row key设计的表
在这个设计中有两点需要注意：row key现在包含关注者和被关注用户；列族名称已缩短为f。短列族名称是一个不相关的概念，之前的表设计也能很好实现功能。短列簇名只是通过减少需要从HBase读取/写入的数据来减少I / O负载（磁盘和网络），列簇名称是返回给客户端的每个KeyValue 对象的一部分。第一点在这里更重要。获取关注用户列表从get操作变为简短的scan操作。由于get在内部实现是长度为1的扫描，因此性能影响很小。取消关注与回答“A是否关注B？”分别成为简单的delete和get操作，并不需要像之前那样遍历整个用户列表。这个设计显然成本更低，尤其是当被关注用户列表很大的时候。
基于此设计的样本数据的表格如图7所示。
图7：基于图6设计，带有样本数据的表
请注意，row key长度在表中是可变的。由于每次调用表传输的数据长度不定，因此难以推断性能。这个问题的解决方案是在row key中使用哈希值。就其本身而言，这是一个有趣的概念，并且具有超出本文范围的row key设计相关的其他含义。要在当前表中获得统一的row key长度，您可以散列各个用户ID并将它们连接起来，而不是串联用户ID本身。由于您始终知道要查询的用户，因此可以使用用户ID生成的哈希值去查询数据表。具有哈希值的表将如图8所示。
图8：使用MD5作为row key的一部分来实现固定长度。这也允许你摆脱我们到目前为止所需的 分隔符。row key现在由固定长度部分组成，每个用户ID为16个字节。
这个表设计有效地回答我们之前概述的所有访问模式问题。
总结
本文介绍了HBase架构设计的基础知识。我首先介绍了数据模型（这部分没有翻译，可以参看HBase官方文档），然后讨论了设计HBase表时要考虑的一些因素。在HBase表设计中还有更多可供探索和学习的东西，这些东西可以建立在这些基础之上。本文的主要内容是：
- row key是HBase表设计中最重要的一个方面，它决定了应用程序与HBase表的交互方式，还会影响您从HBase中提取数据的性能。
- HBase表非常灵活，可以以byte []的形式存储任何内容。
- 将具有相似访问模式的数据存储在同一列族中。
- 只有Keys上有索引，好好利用它。
- 高表（tall table），可以让操作更快更简单，但你要权衡原子性。宽表（wide table），每行有很多列，允许行级原子性。
- 思考如何在单个API调用中完成访问模式，而不是通过多个API调用。HBase没有跨行事务，您需要避免在客户端代码中构建该逻辑。
- Hashing允许使用固定长度的keys，具有更好的数据分布，但她移除了使用字符串作为keys的数据顺序。
- 列限定符（Column qualifiers）可用于存储数据，就像单元格本身一样。
- 列限定符（Column qualifiers）的长度会影响存储空间，因为您可以将数据放入其中。访问数据时，长度也会影响磁盘和网络I / O成本。列限定符要简明扼要。
- 列簇名称的长度会影响通过线路发送到客户端的数据大小（在KeyValue对象中）。列簇名要简明扼要。
快速理解HBase基本结构《快速理解HBase和BigTable》
