HBaes数据库简介||与MySQL数据库的对比

HBase数据的简介:

HBase是一个分布式,可伸缩,存储海量数据的Hadoop数据库

简单说明一下HBbase的优势所在:

—>>> HBase目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储

—>>> 从功能上看,HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统

—>>> 利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群

—>>> HBase的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说是仅需使用普通的硬件配置,就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据

—>>> HBase底层用的就是Hadoop

HBase与MySQL的对比:

在这里插入图片描述

MySQL软件(myism)本身就有极限值:65535T
MySQL中的单表空间(innodb)是:64T
MySQL:关系型数据库(事务)
MySQL一张表的最大列数是4096列
MySQL是面向行存储(行存储的优势:查询效率高;劣势:统计效率低)
MySQL数据行数太多,会影响性能
MySQL单表有极限值:4G (数据量情况太大会有阈值)
MySQL数据行数一般在500万到2000万之间,会导致数据阻塞

<-------->其实两者的对比意义不大,因为两者适用于不同的场景<-------->

HBase作为一个NoSQL,不支持完整的事务性,而且仅仅支持基于RowKey的索引
HBase是面向列存储(列存储的优势:统计效率高,插入非常快;劣势:查询效率低)
HBase在海量数据的持久化存储更加方便比内存类型的NoSQL强的多
HBase数据库中所谓的修改也是插入,只是将旧的数据遮挡住了,查询时,只能查询最新的数据
HBase数据库中所谓的删除也是插入,只是将旧的数据遮挡住了,查询时,无法查询(相当于逻辑删除)
HBase本身基于Hadoop,可以简单的通过增加廉价节点的方式进行扩展,对于数据本身就可以很好的进行水平切分
HBase同时和HDFS,MapReduce,Spark等结合的很好。不仅可以方便的进行存储同时可以更加方便的对数据进行处理和运算,这才是HBase最核心的特性。这些都是常见的关系型数据库无法比拟的。比其他常见的NoSQL也要强出不少
HBase并不能解决所有的问题,所以才会有那么多的NoSQL和SQL
HBase典型的应用场景就是不断的插入新的信息。对于持续的大量的插入可以达到每秒百万的吞吐量。对于已有的数据修改的频率是很小的

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