1 主要区别
- Hbase适合大量插入同时又有读的情况
- Hbase的瓶颈是硬盘传输速度，Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间。
Hbase本质上只有一种操作，就是插入，其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行，而删除是插入一个带有插入标记的行。
其主要操作是收集内存中一批数据，然后批量的写入硬盘，所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度。
Oracle则不同，因为他经常要随机读写，这样硬盘磁头需要不断的寻找数据所在，所以瓶颈在于硬盘寻道时间。
- Hbase很适合寻找按照时间排序top n的场景
- 索引不同造成行为的差异。
- Oracle 既可以做OLTP又可以做OLAP，但在某种极端的情况下(负荷十分之大)，就不适合了。
2 Hbase的局限：
- 只能做简单的Key value查询，复杂的sql统计做不到。
- 只能在row key上做快速查询。
3 传统数据库的行式存储
在数据分析的场景里面，我们经常是以某个列作为查询条件，返回的结果经常也只是某些列，不是全部的列。
行式数据库在这种情况下的I/O性能会很差，
以Oracle为例，Oracle会有一个很大的数据文件，
- 在这个数据文件中，划分了很多block，然后在每个block中放入行，
- 行是一行一行放进去，挤在一起，然后把block塞满，当然也会预留一些空间，用于将来update。
这种结构的缺点是：
当我们读某个列的时候，比如我们只需要读红色标记的列的时候，不能只读这部分数据，我必须把整个block读取到内存中，然后再把这些列的数据取出来，
换句话说，我为了读表中某些列的数据，我必须把整个列的行读完，才可以读到这些列。
如果这些列的数据很少，比如1T的数据中只占了100M, 为了读100M数据却要读取1TB的数据到内存中去，则显然是不划算。
3.1 B+索引
Oracle中采用的数据访问技术主要是B数索引：
从树的跟节点出发，可以找到叶子节点，其记录了key值对应的那行的位置。
对B树的操作：
B树插入——分裂节点
B数删除——合并节点
4 列式存储
- 同一个列的数据会挤在一起，比如挤在block里，当我需要读某个列的时候，只需要把相关的文件或块读到内存中去，整个列就会被读出来，这样I/O会少很多。
- 同一个列的数据的格式比较类似，这样可以做大幅度的压缩。这样节省了存储空间，也节省了I/O,因为数据被压缩了，这样读的数据量随之也少了。
行式数据库适合OLTP，反倒列式数据库不适合OLTP。
4.1 BigTable的LSM（Log Struct Merge）索引
在Hbase中日志即数据，数据就是日志，他们是一体化的。
为什么这么说了，因为Hbase的更新时插入一行，删除也是插入一行，然后打上删除标记，则不就是日志吗？
在Hbase中，有Memory Store,还有Store File，其实每个Memory Store和每个Store File就是对每个列族附加上一个B+树(有点像Oracle的索引组织表，数据和索引是一体化的)， 也就是图的下面是列族，上面是B+树，当进行数据的查询时，首先会在内存中memory store的B+树中查找，如果找不到，再到Store File中去找。
如果找的行的数据分散在好几个列族中，那怎么把行的数据找全呢？那就需要找好几个B+树，这样效率就比较低了。所以尽量让每次insert的一行的列族都是稀疏的，只在某一个列族上有值，其他列族没有值，
