RDBMS 与 HBase 的对比

1、关系型数据库

结构：

* 数据库以表的形式存在

* 支持 FAT、NTFS、EXT、文件系统

* 使用 Commit log 存储日志

* 参考系统是坐标系统

* 使用主键（PK）

* 支持分区

* 使用行、列、单元格

功能：

* 支持向上扩展

* 使用 SQL 查询

* 面向行，即每一行都是一个连续单元

* 数据总量依赖于服务器配置

* 具有 ACID 支持

* 适合结构化数据

* 传统关系型数据库一般都是中心化的

* 支持事务

* 支持 Join

2、HBase

结构：

* 数据库以 region 的形式存在

* 支持 HDFS 文件系统

* 使用 WAL（Write-Ahead Logs）存储日志

* 参考系统是 Zookeeper

* 使用行键（row key）

* 支持分片

* 使用行、列、列族和单元格

功能：

* 支持向外扩展

* 使用 API 和 MapReduce 来访问 HBase 表数据

* 面向列，即每一列都是一个连续的单元

* 数据总量不依赖具体某台机器，而取决于机器数量

* HBase 不支持 ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability）

* 适合结构化数据和非结构化数据

* 一般都是分布式的

* HBase 不支持事务

* 不支持 Join

3、HBase 特征简要

1）海量存储

Hbase 适合存储 PB 级别的海量数据，在 PB 级别的数据以及采用廉价 PC 存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与 Hbase 的极易扩展性息息相关。正式因为 Hbase 良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。

2）列式存储

这里的列式存储其实说的是列族存储，Hbase 是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。

3）极易扩展

Hbase 的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServer）的扩展，一个是基于存储的扩展（HDFS）。通过横向添加 RegionSever 的机器，进行水平扩展，提升 Hbase 上层的处理能力，提升 Hbsae 服务更多 Region 的能力。

备注：RegionServer 的作用是管理 region、承接业务的访问，这个后面会详细的介绍通过横向添加 Datanode 的机器，进行存储层扩容，提升 Hbase 的数据存储能力和提升后端存储的读写能力。

4）高并发

由于目前大部分使用 Hbase 的架构，都是采用的廉价 PC，因此单个 IO 的延迟其实并不小，一般在几十到上百 ms 之间。这里说的高并发，主要是在并发的情况下，Hbase 的单个 IO 延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。

5）稀疏

稀疏主要是针对 Hbase 列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。