hbase所谓的三维有序存储的三维是指：rowkey（行主键），column key(columnFamily qualifier)，timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储。
rowkey是行的主键，而且hbase只能用个rowkey，或者一个rowkey范围即scan来查找数据。所以 rowkey的设计是至关重要的，关系到你应用层的查询效率。
rowkey是以字典顺序排序的，存储的是字节码。
根据rowkey范围查询的时候，一般是知道startRowkey，如果我们通过scan只传startRowKey ： d开头的，那么查询的是所有比d大的都查了，而我们只需要d开头的数据，那就要通过endRowKey来限制。我们可以通过设定endRowKey为：d 开头，后面的根据你的rowkey组合来设定，一般是加比startKey大一位。比如说rowkey设计为：用户ID-日期，那么查某个用户某天的数 据，startKEY为3231-20121212，endKey为:3231 201213,那么你查到的就是用户为3231在20121212这一天 的数据。
需要访问的数据rowkey连续的话，scan到的有用数据比较多，利用率高，能够避免或减少反复内存倒换。
rowkey的设计和数据的分布有很大关系，rowkey设计的时候需要保证数据入库时的并发度，但又不能过于分散。
可枚举属性值较少的属性放在rowkey前面 在rowkey中，需要放入多个属性，这多个属性的先后次序和访问的效率有直接的关系。一个普遍的规则是：数量较少，可控的属性放在rowkey前面（如ServiceType，CPID等）；反之放在后面（如url，mxid等）。这样做的原因是可控属性放在前面，对各种不同查询需求的平衡性强一些，反之平衡性较差。
案例1：
代码语言：javascript复制201010-http-cp001-s-shanghai-xxx-1
201010-http-cp002-s-shenzhen-xxx-2
201010-rtsp-cp001-s-shanghai-xxx-1
201010-rtsp-cp002-s-shenzhen-xxx-2ServiceType可枚举，并且数量较少，分为http和rtsp两种，放在前面； 而cpid可能会比较多（假设有5个cp），因此放在后面。 这样的设计能够适应如下两种需求，复杂度都比较小： 1） 查询2010年10月所有cp的http数据。这种需求设置scan的startrow=‘201010-http-’，endrow=‘201010-http-z’，即可。 2） 查询2010年10月cp001的所有协议的数据。这种需求下，根据scan rowkey连续的原则，需要将查询划分成两个scan，分别查询http类型cp001的数据和rtsp类型cp001的数据。
但是，如果将cp放在前面，如下所示，适应性就差一些，如下所示案例2：
代码语言：javascript复制201010-cp001-http-s-shanghai-xxx-1
201010-cp002-http-s-shenzhen-xxx-2
201010-cp001-rtsp-s-shanghai-xxx-1
201010-cp002-rtsp-s-shenzhen-xxx-21） 查询2010年10月cp001的所有协议的数据。 这种需求下，设置scan的startrow=‘201010-cp001-’，endrow=‘201010-cp001-z’，即可。 2） 查询2010年10月，所有cp的http数据。 这种需求下，根据scan的rowkey连续原则，需要将查询分成cp001-http、cp002-http、cp003-http、cp004-http、cp005-http五个查询进行，相对模型一复杂了一些。
业务访问中权重高的key放在前面
例如URLRecords表的主要用途是用来计算当天的URL访问排名。根据业务需求，需要访问某天的所有URL，因此date是主键，权重更高，放在前面，而URL则放在后面。
构造冗余数据 例如，percontent的数据包含了URL Records的数据，URL Records的数据是冗余存储的，区别在于percontent的URL放在date前面，而URL Records表的URL放在date后面。这就是由于URL在满足不同需求的时候，权重不同，由于URL Records需要的数据量不大，因此采用冗余的机制解决该矛盾。 权衡需求的重要性和系统忍受度选择一种方案 当两种需求有矛盾，但其中一方属于次要需求，并且在系统忍受度范围之内的话，可以舍弃一种方案。优先满足需求更强的一方
时间属性在rowkey中的使用 如果需要经常访问特定时间段的数据，将时间属性放在rowkey中是一个较好的选择。 和利用时间戳来访问特定时间段的数据方法相比，将时间属性放在rowkey中具有可控性，容易将能够同时访问的数据相对集中存放的优点。 时间属性放在rowkey中需要注意数据分布和并发度的问题：hbase数据是按照rowkey排序的，时间属性放在rowkey中容易造成数据总是在末尾写入的情况，这种情况下并发度很差。这种情况可以通过在时间属性前面增加prefix和提前预分region的方法解决。
循环key使用 （1）存在问题 如果rowkey中有时间属性，并且随着时间的增加，rowkey会不断的增大下去的话，会造成region数量不断地增加。如果使用TTL来控制数据的生命周期，一些老的数据就会过期，进而导致老的region数据量会逐渐减少甚至成为空的region。这样一方面region总数在不断增加，另外一方面老的region在不断的成为空的region，而空的region不会自动合并，进而造成过多空的region占用负载和内存消耗的情况。 （2）解决办法 这种情况下，可以使用循环key的方法来解决。思路是根据数据的生命周期设定rowkey的循环周期，当一个周期过去以后，通过时间映射的方法，继续使用老的过期数据的rowkey。 例如，key的格式如下： YY-MM-DD-URL。如果数据的生命周期是一年，则可以使用MM-DD-URL的格式。这样当前一年过去以后，数据已经老化，后一年的数据可以继续写入前一年的位置，使用前一年数据的rowkey。这样可以避免空的region占用资源的情况。
根据hbase的原理，key的周期需要至少比TTL大2* hbase.hregion.majorcompaction（默认24小时）的时间，才能够保证过期的数据能够在key循环回来之前得到完全清理。 按照时间周期进行建表的方式也可以解决空region的问题，和循环key方法相比较，循环key的优点如下：
- 操作简单，不需要重复建表，系统自动处理
同样，循环key具有如下劣势：
- 需要使用TTL来老化数据，可能会增加compact负担
- 需要保证查询操作不会查询到过期数据，否则会影响系统性能。
如果在系统压力不是特别大，需要长期运行，能够控制查询不会查询到过期数据的场景下，建议使用TTL 循环key的方式，否则建议使用按照时间周期进行建表的方式。
通过rowkey设计来控制并发度 在相同业务模式下，不同的rowkey设计系统的并发度不一样。和按天建表的思路类似，通过rowkey控制并发度的原则是激活的region总数适中，每个regionserver的激活Region数大于1，小于（写操作内存/flushsize）为宜。
为了实现这一点，可以将可枚举、数量有限的属性放在rowkey的前面，时间放在后面的方式来提高并发度；通过将大粒度的时间属性（如天、小时等）放在rowkey前面，数量很大的可枚举属性（如电话号码、URL等）放在后面的方法来控制激活的region数。
