列族

HBase列式存储格式允许用户存储大量的信息到相同的表中,而在RDBMS模型中,大量信息则需要切分成多张表存储。通常的数据库范式化规则不适合HBase,因此HBase中表的数量相对较少。

虽然理论上HBase表是由行和列组成的,但是从物理结构上看,表存储在不同分区,即不同的region。下图展示了数据存储逻辑与物理上的不同。每个region只在一个region服务器中提供服务,而region直接向客户端提供存储服务。

列族
列族定义了所有列的共享信息,并且可以通过用户创建任意数量的列,列常用的变量名为column qualifiers。定位某一具体列需要列族名与列名和并在一起,以:分割。

列族名字必须是可见字符,列名可以由任意二进制字符组成。列族必须为可见字符是因为这个名字将会在底层存储系统中使用,列族名需要添加到文件系统路径名中使用,优点是用户可以通过格式可读的名称轻松访问文件系统层面的列族。下图展示了列族映射到独立的存储文件的过程。


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作者:法海你懂不 
来源:优快云 
原文:https://blog.youkuaiyun.com/u013595419/article/details/79477430 
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### 数据库及其相关项目 数据库是一种面向存储的数据管理系统,其核心特点是数据按而不是按行存储。这种结构使得数据库非常适合处理大规模数据分析任务以及高并发读写操作[^2]。 以下是几个常见的数据库及相关开源项目的介绍: #### 1. Apache Cassandra Apache Cassandra 是一种分布式 NoSQL 数据库,广泛用于构建高性能、可扩展的应用程序。它的设计灵感来源于 Google 的 Bigtable 和 Amazon Dynamo,支持水平扩展并提供高可用性和容错能力。Cassandra 使用作为基本存储单元,允许开发者定义灵活的 schema 结构。 - **特性**: 高性能、线性扩展、去中心化架构。 - **适用场景**: 实时分析、物联网 (IoT) 应用、时间序数据管理。 - **示例代码**: ```java Cluster cluster = Cluster.builder().addContactPoint("127.0.0.1").build(); Session session = cluster.connect(); session.execute( "CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS example WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': 1}" ); session.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS example.users (id UUID PRIMARY KEY, name text)"); ``` #### 2. HBase HBase 是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式数据库,旨在为海量数据提供随机实时访问功能。它是 Google Bigtable 的开源实现之一,常被用来补充批处理框架的功能不足之处。 - **特性**: 基于 HDFS 存储层、强一致性模型、适合稀疏表。 - **适用场景**: 大规模日志记录、推荐引擎开发。 - **示例代码**: ```java Configuration config = HBaseConfiguration.create(); try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config)) { Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("example_table")); Put put = new Put(Bytes.toBytes("row_key")); put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("qualifier"), Bytes.toBytes("value")); table.put(put); } ``` #### 3. ScyllaDB ScyllaDB 是一个兼容 Apache Cassandra API 的高性能替代品,采用 C++ 编写以优化资源利用率。相比传统 Java 版本的 Cassandra,Scylla 提供更低延迟和更高吞吐量的表现。 - **特性**: 更高效的内存管理和磁盘 I/O 控制;完全多核利用。 - **适用场景**: 财务交易监控、广告投放平台建设。 #### 4. Druid 虽然严格意义上来说 Druid 不完全是典型的型数据库,但它确实采用了部分相似的技术原理来加速 OLAP 查询过程。因此也可以将其视为广义范围内的一种解决方案选项。 - **特性**: 极速聚合计算速度;内置索引机制提升检索效率。 - **适用领域**: 商业智能报表生成、用户行为路径追踪研究等方向。 以上举了一些知名且活跃维护中的数据库实例及其应用场景说明文档链接。对于希望深入探索该领域的技术人员而言,这些资料无疑是非常宝贵的参考资料来源。
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