快速查询和实时查询
快速查询：
一、分区存储
HBase将每个表划分为多个region，每个region用rowkey来华为，数据的查询也是通过rowkey来查询
查询过程：client向HBase依赖的zookeeper获取metaregion的位置，然后通过metaregion中的记录获取到所要查询的rowkey
对应的region，这样就确定到一个region范围
二、HFile的索引
HFile是HBase最底层数据文件的存储格式，一个region下包含着多个HFile，每个HFile的最后有末尾固定的长度来存储索引，这样可以
快速确认你所查询的数据是否在这个HFile中
三、BloomFilter
BloomFilter是针对HFile的，每一条存储的数据，BloomFilter将记录hash进固定的数组中，这样在查询时对应Hash数组，如果对应位置被改变了，那么所要查的记录可能在这个文件里
如果没有被改变，那么肯定不在，这样可以大幅提高查询的效率
实时查询：
实时查询，可以认为是从内存中查询，一般响应时间在1秒内。HBase的机制是数据先写入到内存中，当数据量达到一定的量（如128M）， 再写入磁盘中， 在内存中，是不进行数据的更新或合并操作的，只增加数据，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了HBase I/O的 高性能。
实时查询，即反应根据当前时间的数据，可以认为这些数据始终是在内存的，保证了数据的实时响应。
像RDBMS这让的关系型数据库，按行存储，通过严格的ACID事务来进行同步，这造成了系统的可用性和伸缩性方面的大大折扣
HBase，Casandra是NOSQL的数据库或者说no relation，按列存储，是最终一致性的系统，他们为了高的可用性牺牲了一部分的一致性，向HBase就不支持事务特性
不同点：
1、存储模式：HBase是基于列存储的，每个列族都有几个HFile保存，不同列族的文件是分离的，关系型数据库则是基于表格结构和行模式保存的
2、数据操作：HBase只有最简单的CRUD操作，表与表之间是相互分离的，没有关系型数据库中的那些连接操作
3、数据类型：HBase只有简单的字符类型，所有的类型都是交由用户自己处理，他只保存字符串。而关系性数据库则有丰富的类型和存储方式
4、数据维护：HBase是基于HDFS的，所以真实的更新操作是通过新增新纪录外加时间戳来实现的
5、可伸缩性：HBase这类分布式数据库就是为了这个目的开发出来的，他可以轻松的增加或减少硬件的数量，对错误的兼容性比较高