深度對比，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(gòu)對比看差異

相比MySQL，HBase的架構(gòu)特點:

1.完全分布式（數(shù)據(jù)分片、故障自恢復)、2.底層使用HDFS(存儲計算分離)。

由架構(gòu)看到的能力差異:

1. MySQL: 運維簡單(組件少)、延時低(訪問路徑短)
2. 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(gòu)看差異

相比MySQL，HBase的內(nèi)部引擎特點:

1. 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
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(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(gòu)
• 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(gòu)，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(gòu)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