美團一面：為什么選用Hbase，Hbase和MySQL的區(qū)別是什么？
MySQL + HBase是我們?nèi)粘弥谐Ｓ玫膬蓚€數(shù)據(jù)庫，分別解決應用的在線事務問題和大數(shù)據(jù)場景的海量存儲問題。
從架構對比看差異
相比MySQL，HBase的架構特點:
完全分布式（數(shù)據(jù)分片、故障自恢復) 底層使用HDFS(存儲計算分離)。
由架構看到的能力差異:
MySQL:運維簡單(組件少)、延時低(訪問路徑短) HBase:擴展性好、內(nèi)置容錯恢復與數(shù)據(jù)冗余
從引擎結(jié)構看差異
相比MySQL，HBase的內(nèi)部引擎特點:
HBase原生沒有sQL引擎(無法使用sQL訪問，使用APlI)，云HBase增強版(Lindorm)及開源Phoenix均提供sQL能力 HBase使用LSM(Log-Structure Merge)樹，,Innodb使用B+樹。
由引擎結(jié)構(B+Tree vs LSM Tree)看到的能力差異:
MySQL:讀寫均衡、存在空間碎片 HBase:側(cè)重于寫、存儲緊湊無浪費、Io放大、數(shù)據(jù)導入能力強
關于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，方便查找數(shù)據(jù)
hash索引不利于范圍查詢，使用樹結(jié)構
B+樹
從磁盤讀數(shù)據(jù)是以頁為單位，根據(jù)這個特點使用平衡多路查找樹 B+樹的非葉子節(jié)點存放索引，葉子節(jié)點存放數(shù)據(jù) 非葉子節(jié)點能夠存放更多的索引，樹的高度更低 葉子節(jié)點通過指針相連，有利于區(qū)間查詢 葉子節(jié)點和根節(jié)點的距離基本相同，查找的效率穩(wěn)定 數(shù)據(jù)插入導致葉子節(jié)點分裂，最終導致邏輯連續(xù)的數(shù)據(jù)存放到不同物理磁盤塊位置，導致區(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 HDD，SSD順序讀寫的速度都高于隨機讀寫，寫入日志就是順序?qū)?/section> 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會引入寫放大問題，在Value較大時采用KV分離存儲緩解寫放大 寫操作多于讀操作時，LSM樹有更好的性能，因為隨著insert操作，為了維護B+樹結(jié)構，節(jié)點分裂。讀磁盤的隨機讀寫概率會變大，性能會逐漸減弱。LSM樹相比于B+樹，多次單頁隨機寫變成一次多頁隨機寫,復用了磁盤尋道時間，極大提高寫性能。不過付出代價就是放棄部分讀性能。
數(shù)據(jù)訪問
相同之處:數(shù)據(jù)以表的模型進行邏輯組織，應用對數(shù)據(jù)進行增刪改查
不同之處:MySQL的SQL功能更豐富:事務能力更強，HBase既可以用APIl進行更靈活、性能更好的訪問，也可以借助Phoenix使用標準sQL訪問;只支持單行事務。
HBase的特色功能--TTL
HBase的特色功能—多版本
HBase的特色功能—多列簇
HBase的特色功能—MOB
從生態(tài)看差異
MySQL:滿足APP的在線數(shù)據(jù)庫存儲，一般有我足矣
大數(shù)據(jù)圈:應用于大數(shù)據(jù)場景的存儲、計算及管理組件
MySQL:一般可獨立滿足在線應用的數(shù)據(jù)存儲需求，或者與少量組件配合(如緩存、分庫中間件) HBase:一般需要和較多大數(shù)據(jù)組件一起配合完成應用場景，場景架構的設計、實施存在較大的挑戰(zhàn)
總結(jié)
哪些場景的存儲適合HBase ?
HBase不是MySQL的替換，HBase是業(yè)務規(guī)模及場景擴張后，對MySQL的自然延伸
（感謝閱讀，希望對你所有幫助)
來源：blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
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