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HBase RowKey

概述

HBase是一个分布式的、面向列的数据库，它和一般关系型数据库的最大区别是：HBase很适合于存储非结构化的数据，还有就是它基于列的而不是基于行的模式。

既然HBase是采用KeyValue的列存储，那Rowkey就是KeyValue的Key了，表示唯一一行。Rowkey也是一段二进制码流，最大长度为64KB，内容可以由使用的用户自定义。数据加载时，一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的。

HBase是根据Rowkey来进行检索的，系统通过找到某个Rowkey (或者某个 Rowkey 范围)所在的Region，然后将查询数据的请求路由到该Region获取数据。HBase的检索支持3种方式：

1. 通过单个Rowkey访问，即按照某个Rowkey键值进行get操作，这样获取唯一一条记录；
2. 通过Rowkey的range进行scan，即通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描。这样可以按指定的条件获取一批记录；
3. 全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录。

HBASE按单个Rowkey检索的效率是很高的，耗时在1毫秒以下，每秒钟可获取1000~2000条记录，不过非key列的查询很慢。

HBase的RowKey设计

设计原则

Rowkey长度原则

Rowkey是一个二进制码流，Rowkey的长度被很多开发者建议说设计在10~100个字节，不过建议是越短越好，不要超过16个字节。

原因如下：

1. 数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果Rowkey过长比如100个字节，1000万列数据光Rowkey就要占用100*1000万=10亿个字节，将近1G数据，这会极大影响HFile的存储效率；
2. 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会降低，系统将无法缓存更多的数据，这会降低检索效率。因此Rowkey的字节长度越短越好。
3. 目前操作系统是都是64位系统，内存8字节对齐。控制在16个字节，8字节的整数倍利用操作系统的最佳特性。

Rowkey散列原则

如果Rowkey是按时间戳的方式递增，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，由程序循环生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个Regionserver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将产生所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象，这样在做数据检索的时候负载将会集中在个别RegionServer，降低查询效率。（原因：在一天中的某个时间点只会访问某个或某几个RegionServer）

Rowkey唯一原则

必须在设计上保证其唯一性。

场景应用

比如根据userID以及时间、业务ID、业务类型作为一个RowKey。

设计RowKey的时候，将userID放在前面，依次为时间、业务ID、业务类型。

为什么将userID放前面，是因为散列均匀，不会形成数据热点。时间的话，可以用long.maxValue-time，为什么这样，因为这样可以按时间倒序访问，符合我们的习惯。其他的两个字段是唯一性的需要以精准定位（可以有可以没有，只要能唯一定位既可以）。

参考资料： 
网上资源 
备注： 
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wsyw126/article/details/73002497 
作者：WSYW126

下面说说为什么hbase等Nosql的查询速度那么快呢？

1，hbase的按列存储的，rowkey是有序排列的，按区划分rowkey的

2，有一部分数据是放在memstore内存中的，读取会快点