Hbase 和 MySQL 的区别是什么？一文深度对比！

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每日英文

Tired heart is always hovering between adhering to and giving up, indecisive. Trouble is that memory is good, the mind should not mind will stay in memory.

心累，就是常常徘徊在坚持和放弃之间，举棋不定。烦恼，就是记性太好，该记的，不该记的都会留在记忆里。

每日掏心话

成熟，不是你绷起脸，显得多么老道；不是你知道多少大是大非，懂得多少大道理，而是你能理解身边发生的小事都可能有它的不得已。

责编：乐乐 | 来自：方志朋

往日回顾：

正文

大家好，我是小乐。

MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。

从架构对比看差异

相比MySQL，HBase的架构特点:

1. 完全分布式（数据分片、故障自恢复)

2. 底层使用HDFS(存储计算分离)。

由架构看到的能力差异:

1. MySQL:运维简单(组件少)、延时低(访问路径短)

2. HBase:扩展性好、内置容错恢复与数据冗余

从引擎结构看差异

相比MySQL，HBase的内部引擎特点:

1. HBase原生没有SQL引擎(无法使用sQL访问，使用APlI)，云HBase增强版(Lindorm)及开源Phoenix均提供sQL能力

2. HBase使用LSM(Log-Structure Merge)树，Innodb使用B+树。

由引擎结构(B+Tree vs LSM Tree)看到的能力差异:

1. MySQL:读写均衡、存在空间碎片

2. HBase:侧重于写、存储紧凑无浪费、Io放大、数据导入能力强

目的是为了减少磁盘IO，

索引：某种数据结构，方便查找数据

hash索引不利于范围查询，使用树结构

B+树

• 从磁盘读数据是以页为单位，根据这个特点使用平衡多路查找树

• B+树的非叶子节点存放索引，叶子节点存放数据

• 非叶子节点能够存放更多的索引，树的高度更低

• 叶子节点通过指针相连，有利于区间查询

• 叶子节点和根节点的距离基本相同，查找的效率稳定

• 数据插入导致叶子节点分裂，最终导致逻辑连续的数据存放到不同物理磁盘块位置，导致区间查询效率下降

• LSM（Log-Structured Merge），LevelDB，RocksDB，HBase，Cassandra等都是基于LSM结构

• HDD，SSD顺序读写的速度都高于随机读写，写入日志就是顺序写

• WAL，memtable，sstable

• 有利于写，不利于读，先从memtable查找，再到磁盘所有的sstable文件查找

• Compaction的目的是减少sstable文件数量，缓解读放大的问题，加速查找可以对sstable文件使用布隆过滤器

• Compaction策略

• STCS（SIze-Tiered Compaction Strategy）空间放大和读放大问题

• LCS（Leveled Compaction Strategy）写放大问题

• Compaction会引入写放大问题，在Value较大时采用KV分离存储缓解写放大

• 写操作多于读操作时，LSM树有更好的性能，因为随着insert操作，为了维护B+树结构，节点分裂。读磁盘的随机读写概率会变大，性能会逐渐减弱。LSM树相比于B+树，多次单页随机写变成一次多页随机写,复用了磁盘寻道时间，极大提高写性能。不过付出代价就是放弃部分读性能。

相同之处:数据以表的模型进行逻辑组织，应用对数据进行增删改查

不同之处:MySQL的SQL功能更丰富:事务能力更强，HBase既可以用APIl进行更灵活、性能更好的访问，也可以借助Phoenix使用标准sQL访问;只支持单行事务。

HBase的特色功能--TTL

HBase的特色功能—多版本

HBase的特色功能—多列簇

HBase的特色功能—MOB

MySQL:满足APP的在线数据库存储，一般有我足矣

大数据圈:应用于大数据场景的存储、计算及管理组件

MySQL:一般可独立满足在线应用的数据存储需求，或者与少量组件配合(如缓存、分库中间件)

哪些场景的存储适合HBase ?

HBase不是MySQL的替换，HBase是业务规模及场景扩张后，对MySQL的自然延伸

你还有什么想要补充的吗？

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