Hbase與MySQL對(duì)比，區(qū)別是什么？

程序員的成長(zhǎng)之路

互聯(lián)網(wǎng)/程序員/技術(shù)/資料共享?

?相比MySQL，HBase的內(nèi)部引擎特點(diǎn):

• 從磁盤(pán)讀數(shù)據(jù)是以頁(yè)為單位，根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)使用平衡多路查找樹(shù)

• B+樹(shù)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(shù)的高度更低

• 葉子節(jié)點(diǎn)通過(guò)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(pán)塊位置，導(dǎo)致區(qū)間查詢效率下降

• LSM（Log-Structured Merge），LevelDB，RocksDB，HBase，Cassandra等都是基于LSM結(jié)構(gòu)

• HDD，SSD順序讀寫(xiě)的速度都高于隨機(jī)讀寫(xiě)，寫(xiě)入日志就是順序?qū)?/span>

• WAL，memtable，sstable

• 有利于寫(xiě)，不利于讀，先從memtable查找，再到磁盤(pán)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(wèn)題，加速查找可以對(duì)sstable文件使用布隆過(guò)濾器

• Compaction策略

  STCS（SIze-Tiered Compaction Strategy）空間放大和讀放大問(wèn)題

  LCS（Leveled Compaction Strategy）寫(xiě)放大問(wèn)題

• Compaction會(huì)引入寫(xiě)放大問(wèn)題，在Value較大時(shí)采用KV分離存儲(chǔ)緩解寫(xiě)放大

• 寫(xiě)操作多于讀操作時(shí)，LSM樹(shù)有更好的性能，因?yàn)殡S著insert操作，為了維護(hù)B+樹(shù)結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)分裂。讀磁盤(pán)的隨機(jī)讀寫(xiě)概率會(huì)變大，性能會(huì)逐漸減弱。LSM樹(shù)相比于B+樹(shù)，多次單頁(yè)隨機(jī)寫(xiě)變成一次多頁(yè)隨機(jī)寫(xiě),復(fù)用了磁盤(pán)尋道時(shí)間，極大提高寫(xiě)性能。不過(guò)付出代價(jià)就是放棄部分讀性能。

推薦閱讀：

頭條三面：toString()、String.valueOf、(String)強(qiáng)轉(zhuǎn)，有啥區(qū)別？

雷軍做程序員時(shí)寫(xiě)的博客

最近面試BAT，整理一份面試資料《Java面試BATJ通關(guān)手冊(cè)》，覆蓋了Java核心技術(shù)、JVM、Java并發(fā)、SSM、微服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。

朕已閱?