行式存储

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传统的数据库是关系型的，且是按行来存储的。如下图：

其中只有张三把一行数据填满了，李四王五赵六的行都没有填满。因为这里的行结构是固定的，每一行都一样，即使你不用，也必须空到那里，而不能没有。来一张形象的图：

不管你坐或不坐，座位都在那里，不离不弃。

列式存储

为了与传统的区别，新型数据库叫做非关系型数据库，是按列来存储的。如下图：

初次看列式存储稍微有点懵，下面给出行存与列存的转换：

原来张三的一列（单元格）数据对应现在张三的一行数据。原来张三的六列数据变成了现在的六行。

原来的六列数据是在一行，所以共用一个主键（即张三）。现在变成了六行，每行都需要一个主键（不然不知道这行数据是谁的），所以原来的主键（即张三）重复了六次。如下图：

由于原来的列变为了现在的行，有需要就加一行，没需要就不加，不会造成空间浪费。来一张形象的图：

（摆渡车内部就是一个大平板）

你要站便站，我给你空间，你不站便不站，还给我空间。

行列对比

① 行式存储倾向于结构固定，列式存储倾向于结构弱化。

（行式存储相当于套餐，即使一个人来了也给你上八菜一汤，造成浪费；列式存储相等于自助餐，按需自取，人少了也不浪费）

② 行式存储一行数据只需一份主键，列式存储一行数据需要多份主键。

③ 行式存储存的都是业务数据，列式存储除了业务数据外，还要存储列名。

④ 行式存储更像一个Java Bean，所有字段都提前定义好，且不能改变；列式存储更像一个Map，不提前定义，随意往里添加key/value。

官方介绍

Apache Hbase是Hadoop数据库，一个分布式、可扩展、大数据存储。

当你需要随机地实时读写大数据时使用Hbase。它的目标是管理超级大表-数十亿行X数百万列。

Hbase是一个开源的、分布式的、带版本的、非关系型数据库，模仿谷歌的BigTable。BigTable使用Google File System作为分布式数据存储，同理Hbase使用HDFS。

Hbase世界

Hbase虽然弱化了结构，但并不等于放任不管。传统关系型数据库在插入数据前表结构（即所有列和列的数据类型）已经是严格确定的。

Hbase的表在放入数据前也有需要确定下来的东西，那就是Column Family（常译为列族/列簇）。单词Family就是家庭的意思，所以列族就是列的家庭。那么列自然就是家庭成员了，通常家庭成员都有多个，所以一个列族包含多个列。

一个家庭的成员之间具有血缘关系，所以一个列族的多个列之间通常也具有某种关系，比如相似或同种类别。所以列族可以看作是某种分类（归类）。

一个非常常见的例子，去面试的时候，一般前台MM都会让填一张表，通常信息很多，每个公司又不尽相同。但大致可以分三类：人员基本信息，教育经历信息，工作经历信息，这三个类别其实就相当于三个列族。如下图：

每个类别里都会有具体的信息，比如人员基本信息里有姓名、电话、出生年月等，它们就相当于一个个标识符（变量名），在Hbase中叫做Column Qualifier（列修饰符）。列修饰符位于列族里面用来标识一条条数据。如下图：

在Hbase中一个列族（Column Family）和一个列修饰符（Column Qualifier）组合起来才叫一个列（Column），使用冒号（:）分割，列族:列修饰符，如下图：

在传统数据库中每一行的唯一标识符叫做主键，在Hbase中叫做row key（行键）。如下图：

数据在进入Hbase时都会被打上一个时间戳，这个时间戳可以作为版本号来使用。

在t1时间我存入一个人的基本信息，之后发现姓名错了，在t2时间又更新了姓名，此时并不会去更新原来的那条数据，而是又插入了一条新数据且打上新的时间戳。

此时去查询获取的是新数据，仿佛是更新了，但其实只是默认返回了最新版本的数据而已。如下图：

一个行键、列族、列修饰符、数据和时间戳组合起来叫做一个单元格（Cell）。这里的行键、列族、列修饰符和时间戳其实可以看作是定位属性（类似坐标），最终确定了一个数据。下图中的一行相等于Hbase中的一个单元格：

一个行键、一到多列（包括数据）组合起来叫做一行（Row）。下图中所有1001的数据合起来相当于Hbase中的一行，1002的相当于另一行：

在Hbase中，只要确定了列族（具体的列不用管），表（Table）就确定了。如下图：

官方文档中提醒：把传统数据库中的表/行/列的概念用在Hbase中不是一个有帮助的类比。相反可以把Hbase的表想象成一个多（两）维Map（Map套Map）。列族是第一维，列修饰符是第二维。

说明：任何细微的差别在大数量时都会被无限放大，那么列族和列修饰符的名字起的短一些能够节省可观的空间。

说明：从严格的列式存储的定义来看，Hbase并不属于列式存储，有人称它为面向列的存储，请各位看官注意这一点。

（完）

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