HBase 宽表和高表

一、宽表和高表定义

HBase 中的表可以设计为高表（tall-narrow table）和宽表（flat-wide table）：

宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；
高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。

二、宽表和高表的优劣

HBase的键分为两种：

列键：包括了列族名和限定符，定位到列的索引
行健：相当于关系型数据库中的主键，通过行健得到逻辑布局中一行的所有列

由于列键是由列族名和限定符组成的，属于定位具体 StoreFile 的，所以应该将需要查询的维度或者信息存储在 row key 中，因为用它来筛选数据效率最高！

Hbase 的 row key 是分布式的索引，也是分片的依据。Hbase 的 row key + column family + column qualifier + timestamp + value 是 HFile 中数据排列依据。

据此，在HBase中使用宽表、高表的优劣总结如下：

查询性能：高表查询更好，因为查询条件都在 row key 中，是全局分布式索引的一部分。高表一行中的数据较少。所以查询缓存 BlockCache 能缓存更多的行，以行数为单位的吞吐量会更高。
分片能力：高表分片粒度更细，各个分片的大小更均衡。HBase按行来分片，高表一行的数据较少，宽表一行的数据较多。
元数据开销：高表元数据开销更大。高表行多，row key 多，可能造成region 数量也多，- root -、 .meta 表数据量更大。过大的元数据开销，可能引起 HBase 集群的不稳定、master 更大的负担。
事务能力：宽表事务性更好。HBase对一行的写入（Put）是有事务原子性的，一行的所有列要么全部写入成功，要么全部没有写入。但是多行的更新之间没有事务性保证。
数据压缩比：如果我们对一行内的数据进行压缩，宽表能获得更高的压缩比。因为宽表中，一行的数据量较大，往往存在更多相似的二进制字节，有利于提高压缩比。通过压缩，缓解了宽表一行数据量太大，并导致分片大小不均匀的问题。查询时，根据 row key 找到压缩后的数据，进行解压缩。而且解压缩可以通过协处理器（coproesssor）在 HBase 服务器上做，而不是在业务应用的服务器上做，以充分应用 HBase 集群的CPU能力。

三、宽表和高表的应用场景

3.1、高表的应用

在一个电子邮箱系统中，将行健设置为用户的唯一ID，其余属性作为列族或者列族中的列，如此一来，同一个用户的所有邮件信息都会被存储在同一行中（因为他们的行健相同），这在大部分情况下是通用的，但是有些用户的邮件数量非常非常大，大到一行数据就超出了HFile 的最大限度，这样一来，宽表设计方式就出现了致命的缺陷：表数据无法拆分，更无法进行 HBase 的负载均衡等特性。

PS：也许会有疑问，HFile 和 Region 达到一定大小的时候不是会自动切分的吗？ 这是因为HBase 只能按行切分，当行数量达到阈值的时候会根据行健进行切分。

解决这个问题更好的办法是代替宽表，设计一个高表：可以将行健设置为用户Id + 邮件Id，这样一来，每封邮件都是单独的一行，将宽表中的行数据释放出来。

这样做的好处是：

行数量可以更容易的被拆分；
行健中包含关键的筛选信息（邮件 Id 被移到了 row key），用户可以直接根据行健定位到唯一的一封邮件；
拥有很好的扩展性，高表也是推荐的用法。

但是要使用高表还是宽表还要根据具体的业务场景来确定，因为在以上高表的设计中，同一用户的数据分布在多行中，用户不可能在一个简单的操作中修改一个收件箱的全局属性，因为这涉及到了原子性的操作，如果用户没有一次修改整个收件箱的需求时，这种设计是非常合适的，但是如果用户真的有这种需求，而且需求很大，那么宽表反而更加合适，因为 HBase 能够保证行级别的原子性。

3.2、宽表的应用

Hbase 宽表可以应用在社区系统中，比如 BBS：可以用帖子的 Url 地址作为row key 保存，而后面的每一个回复，作为列族中单独的列。回复越多，列族中单独的列就越多，表就变宽了。

设计表时，可以不绝对追求高表、宽表，而是在两者之间做好平衡。根据查询模式，需要分布式索引、分片、有很高选择度（即能据此查询条件迅速锁定很小范围的一些行）的查询用字段，应该放入row key；能够均匀地划分数据字节数的字段，也应该放入 row key，作为分片的依据。选择度较低，并且不需要作为分片依据的查询用字段，放入 column family 和 column qualifier，不放入row key。

文章来源：https://blog.csdn.net/w1992wishes/article/details/95210789