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一样是数据库
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NOSQL查询速度快，但是占用空间也大（都去索引那边了）
但是NOSQL查询复杂的逻辑关系的时候，只能批量获取到本地去统计而SQL能通过条件和关联表等方式进行筛选只显示符合条件的语句。
NOSQL用于无条件或少条件下的存取。百亿级数据也能快速取出。
SQL用于复杂的逻辑存取。在数据量不多的情况下也能跟NOSQL一样用于数据存储。
HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。因为 HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 完成分布式存储，以及 MapReduce 完成分布式并行计算，所以它的一些特点与 Hadoop 相同，依靠横向扩展，通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。
HBase 虽然基于 Bigtable 的开源实现，但它们之间还是有很多差别的，Bigtable 经常被描述成键值数据库，而 HBase 则是面向列存储的分布式数据库。
下面介绍 HBase 具备的显著特性，这些特性让 HBase 成为当前和未来最实用的数据库之一。
容量巨大
HBase 的单表可以有百亿行、百万列，可以在横向和纵向两个维度插入数据，具有很大的弹性。
当关系型数据库的单个表的记录在亿级时，查询和写入的性能都会呈现指数级下降，这种庞大的数据量对传统数据库来说是一种灾难，而 HBase 在限定某个列的情况下对于单表存储百亿甚至更多的数据都没有性能问题。
HBase 采用 LSM 树作为内部数据存储结构，这种结构会周期性地将较小文件合并成大文件，以减少对磁盘的访问。
扩展性强
HBase 工作在 HDFS 之上，理所当然地支持分布式表，也继承了 HDFS 的可扩展性。HBase 的扩展是横向的，横向扩展是指在扩展时不需要提升服务器本身的性能，只需添加服务器到现有集群即可。
HBase 表根据 Region 大小进行分区，分别存在集群中不同的节点上，当添加新的节点时，集群就重新调整，在新的节点启动 HBase 服务器，动态地实现扩展。这里需要指出，HBase 的扩展是热扩展，即在不停止现有服务的前提下，可以随时添加或者减少节点。
高可靠性
HBase 运行在 HDFS 上，HDFS 的多副本存储可以让它在岀现故障时自动恢复，同时 HBase 内部也提供 WAL 和 Replication 机制。
WAL（Write-Ahead-Log）预写日志是在 HBase 服务器处理数据插入和删除的过程中用来记录操作内容的日志，保证了数据写入时不会因集群异常而导致写入数据的丢失；而 Replication 机制是基于日志操作来做数据同步的。
Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
因为索引多。同一条个数据，NOSQL占用空间是一般SQL数据库的3-5倍。
你可以理解成NOSQL默认开启全字段索引和全文索引什么的。
其实在十万级以下的数据，只要SQL建好索引的情况并不比NOSQL慢。NOSQL主要是用于千万上亿级的时候。