HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。
HBase中rowkey可以唯一标识一行记录，在HBase查询的时候，有两种方式：
1、通过get方式，指定rowkey获取唯一一条记录
2、通过scan方式，设置startRow和stopRow参数进行范围匹配
3、全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录
rowkey长度原则:
rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度64kb，实际应用中一般为10-100bytes，以byte[]形式保存，一般设计成定长。建议越短越好，不要超过16个字节，原因如下：
数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果rowkey过长，比如超过100字节，1000w行数据，光rowkey就要占用100*1000w=10亿个字节，将近1G数据，这样会极大影响HFile的存储效率；
MemStore将缓存部分数据到内存，如果rowkey字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率。
目前操作系统都是64位系统，内存8字节对齐，控制在16个字节，8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。
rowkey散列原则:
如果rowkey按照时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将rowkey的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer，以实现负载均衡的几率。如果没有散列字段，首字段直接是时间信息，所有的数据都会集中在一个RegionServer上，这样在数据检索的时候负载会集中在个别的RegionServer上，造成热点问题，会降低查询效率。
rowkey唯一原则:
必须在设计上保证其唯一性，rowkey是按照字典顺序排序存储的，因此，设计rowkey的时候，要充分利用这个排序的特点，将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放到一块。
避免热点问题：
什么是热点：
HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点（访问可能是读，写或者其他操作）。大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用，这也会影响同一个RegionServer上的其他region，由于主机无法服务其他region的请求。设计良好的数据访问模式以使集群被充分，均衡的利用。
为了避免写热点，设计rowkey使得不同行在同一个region，但是在更多数据情况下，数据应该被写入集群的多个region，而不是一个。
下面是一些常见的避免热点的方法以及它们的优缺点：
- 分桶
就是给rowkey分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey的开头不同。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同的region的数量一致。分桶后的rowkey就会根据随机生成的前缀分散到各个region上，以避免热点。
案例：
建表时怎么指定region数呢，如下建表语句,即指定表预先分配5个分桶，这样以001,002,003,004,005结尾单号的数据会存储到001,002,003,004,005分桶中，同时这些分桶会被随机分配各到各台regionserver。
create 'qiuditest', {SPLITS =>['001', '002', '003', '004', '005']}rowkey设计形式类似于如下：分桶号#交易时间#交易单号
000#2018-01-27 00:00:00#11111111000- 哈希
哈希会使同一行永远用一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群，但是读却是可以预测的。使用确定的哈希可以让客户端重构完整的rowkey，可以使用get操作准确获取某一个行数据
- 反转
第三种防止热点的方法时反转固定长度或者数字格式的rowkey。这样可以使得rowkey中经常改变的部分（最没有意义的部分）放在前面。这样可以有效的随机rowkey，但是牺牲了rowkey的有序性。
反转rowkey的例子
以手机号为rowkey，可以将手机号反转后的字符串作为rowkey，这样的就避免了以手机号那样比较固定开头导致热点问题
- 时间戳反转
一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本，使用反转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用，可以用Long.Max_Value - timestamp追加到key的末尾，例如[key][reverse_timestamp],[key]的最新值可以通过scan [key]获得[key]的第一条记录，因为HBase中rowkey是有序的，第一条记录是最后录入的数据。
比如需要保存一个用户的操作记录，按照操作时间倒序排序，在设计rowkey的时候，可以这样设计
[userId反转][Long.Max_Value - timestamp]，在查询用户的所有操作记录数据的时候，直接指定反转后的userId，startRow是[userId反转][000000000000],stopRow是[userId反转][Long.Max_Value - timestamp]
如果需要查询某段时间的操作记录，startRow是[user反转][Long.Max_Value - 起始时间]，stopRow是[userId反转]
业务需求：
一般业务在查询hbase数据时，会要求你的数据必须能实现多维度查询和按时间段、用户ID进行批量提取数据等。对于多维度查询方面，hbase因不支持二级索引，导致实现这类多维度查询有很大难度，这里用一个折中方案，就是将索引字段独立出来建一个单独的索引表，索引表的KEY值为索引字段加时间组合成rowkey, 索引表的value值为数据表的rowkey值， 这样通过索引字段先扫描索引表，得到数据表的rowkey后，再扫主表，得到具体的交易数据。这样就间接实现类似二级索引功能。具体设计如下：
索引表的rowkey主要是将单号和交易时间组合，同时为避免单号存在热点问题，将单号反转后处理，如下面rowkey:
#单号：123456，交易时间:2018-01-27 00:00:00
rowkey: 654321#2018-01-27 00:00:00<br>value: 456#2018-01-27 00:00:00#123456表设计时，还需要考虑列簇数量，列族不宜过多，推荐1个，列簇多且每个列簇的大小不一样时，会增加磁盘IO。数据写到store以后是先缓存在memstore中，同一个region中存在多个列族则存在多个store，每个store都一个memstore，当memstore进行flush时，属于同一个region的store中的memstore都会进行flush，增加I/O开销。