Hbase查询速度快主要得益于数据分区存储和高效的数据格式。数据按rowkey定位到特定region，利用location cache提高访问效率，并可通过独立meta server避免meta表查询瓶颈。HFile V2的分块和索引结构，结合Bloomfilter与多种过滤器，减少查找次数并优化随机读取性能。
第一、数据分区存储（region）
通过rowkey可以快速地位到在那个region上，位置信息保存在hbase的meta表里。
每次查询都会有location cache的，所以htable里面的Hconnection 初始化的时候访问速度相对来说稍慢，客户端缓存截图如下。
随着数据越来越大，meta表的查询有可能遇到瓶颈，建议单独独立出成一个meta server。
（备注：一个meta表的一条记录大概为1k）。
第二、hbase的数据格式 HFile V2 (HFile V1代码已经出hbase版本删除了)
B、查询数据block的次数和HFile内部数据分开+索引分块
1、bloomfilter改进查找次数
2、hbase的三维顺序，按照rowkey，column，ts进
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