大规模数据的 HBase 挺有意思，是它那套基于LSM 树的存储机制，对写入性能优化得挺狠的。它不是传统的那种关系型数据库，而是走的BigTable思路，跑在HDFS上，适合场景就是真·海量数据、读写高并发的那种。

像MemStore和HLog这对组合挺关键，写入时先落内存再落日志，系统挂了还能扛住。写多了之后数据会被刷新成StoreFile，这些文件之后还会合并，保证读取不会太慢。

读的时候不走老一套的B+树查找，而是内存+文件的多层合并，虽然稍微麻烦点，但架不住写入真的快。是你做IoT、实时推荐、日志这些场景，用它贼合适。

另外，HBase 的Region和Region Server的设计，也挺像分布式服务里的“分片+路由”。数据怎么切、怎么跑，决定了你能不能平稳扩容。如果你用过Elasticsearch，感觉还挺类似。

，HBase 不是用来跑复杂 SQL 的家伙，但用来撑大数据底座，那是有点东西。如果你正好在搞大数据平台，或者需要一个高性能的 KV 存储，可以撸一撸这个。