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作者：莊小焱

來源：https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984

MySQL + HBase是我們?nèi)粘?yīng)用中常用的兩個(gè)數(shù)據(jù)庫，分別解決應(yīng)用的在線事務(wù)問題和大數(shù)據(jù)場景的海量存儲(chǔ)問題。

# 從架構(gòu)對(duì)比看差異

相比MySQL，HBase的架構(gòu)特點(diǎn):

1.完全分布式（數(shù)據(jù)分片、故障自恢復(fù))

2.底層使用HDFS(存儲(chǔ)計(jì)算分離)。

由架構(gòu)看到的能力差異:

1. MySQL:運(yùn)維簡單(組件少)、延時(shí)低(訪問路徑短)

2.HBase:擴(kuò)展性好、內(nèi)置容錯(cuò)恢復(fù)與數(shù)據(jù)冗余

#?從引擎結(jié)構(gòu)看差異

?相比MySQL，HBase的內(nèi)部引擎特點(diǎn):

1. HBase原生沒有sQL引擎(無法使用sQL訪問，使用APlI)，云HBase增強(qiáng)版(Lindorm)及開源Phoenix均提供sQL能力

2.HBase使用LSM(Log-Structure Merge)樹，,Innodb使用B+樹。

由引擎結(jié)構(gòu)(B+Tree vs LSM Tree)看到的能力差異:

1.MySQL:讀寫均衡、存在空間碎片

2. HBase:側(cè)重于寫、存儲(chǔ)緊湊無浪費(fèi)、Io放大、數(shù)據(jù)導(dǎo)入能力強(qiáng)

# 關(guān)于LSM樹和B+樹的理解

目的是為了減少磁盤IO，

索引：某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，方便查找數(shù)據(jù)

hash索引不利于范圍查詢，使用樹結(jié)構(gòu)

B+樹

從磁盤讀數(shù)據(jù)是以頁為單位，根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)使用平衡多路查找樹
B+樹的非葉子節(jié)點(diǎn)存放索引，葉子節(jié)點(diǎn)存放數(shù)據(jù)
非葉子節(jié)點(diǎn)能夠存放更多的索引，樹的高度更低
葉子節(jié)點(diǎn)通過指針相連，有利于區(qū)間查詢
葉子節(jié)點(diǎn)和根節(jié)點(diǎn)的距離基本相同，查找的效率穩(wěn)定
數(shù)據(jù)插入導(dǎo)致葉子節(jié)點(diǎn)分裂，最終導(dǎo)致邏輯連續(xù)的數(shù)據(jù)存放到不同物理磁盤塊位置，導(dǎo)致區(qū)間查詢效率下降

LSM Tree

LSM（Log-Structured Merge），LevelDB，RocksDB，HBase，Cassandra等都是基于LSM結(jié)構(gòu)
HDD，SSD順序讀寫的速度都高于隨機(jī)讀寫，寫入日志就是順序?qū)?/span>
WAL，memtable，sstable
有利于寫，不利于讀，先從memtable查找，再到磁盤所有的sstable文件查找
Compaction的目的是減少sstable文件數(shù)量，緩解讀放大的問題，加速查找可以對(duì)sstable文件使用布隆過濾器
Compaction策略
STCS（SIze-Tiered Compaction Strategy）空間放大和讀放大問題
LCS（Leveled Compaction Strategy）寫放大問題
Compaction會(huì)引入寫放大問題，在Value較大時(shí)采用KV分離存儲(chǔ)緩解寫放大
寫操作多于讀操作時(shí)，LSM樹有更好的性能，因?yàn)殡S著insert操作，為了維護(hù)B+樹結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)分裂。讀磁盤的隨機(jī)讀寫概率會(huì)變大，性能會(huì)逐漸減弱。LSM樹相比于B+樹，多次單頁隨機(jī)寫變成一次多頁隨機(jī)寫,復(fù)用了磁盤尋道時(shí)間，極大提高寫性能。不過付出代價(jià)就是放棄部分讀性能。