一.非关系型数据库：
1.1 介绍：
非关系型数据库（NoSQL Database）是相对于传统关系型数据库而言的一类新型数据库技术，其设计目的是解决大规模数据存储、高并发访问、灵活数据结构等场景下的问题。与关系型数据库（如 MySQL、Oracle）依赖固定表结构和 SQL 查询不同，非关系型数据库通常采用更灵活的数据模型，且不强制遵循 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务特性的严格约束。
1.2 分类：
键值存储数据库
数据模型：以 “键 - 值” 对形式存储数据，键是唯一标识符，值可以是任意类型（字符串、JSON、二进制数据等），不支持复杂查询。 特点：查询速度极快（O (1) 复杂度），适合简单的读写操作，扩展性强。 典型应用场景：缓存、会话管理、计数器、购物车等。
文档存储数据库
数据模型：以 “文档” 为基本单位（通常是 JSON、BSON 或 XML 格式），文档内可以包含嵌套结构，支持对文档内容进行查询。 特点：数据结构灵活（无需预定义 schema），适合存储半结构化数据，支持复杂查询和索引。 典型应用场景：内容管理系统（CMS）、博客平台、电商商品信息、用户画像等。
列族存储数据库（Hbase）
数据模型：数据按 “列族”（Column Family）组织，每个列族包含多个行，每行又包含多个列（键值对），可视为 “稀疏矩阵” 结构。 特点：擅长处理海量数据，支持高写入吞吐量，适合按列族批量查询，不适合随机读写。 典型应用场景：日志存储、时间序列数据、数据分析（如用户行为分析）、分布式文件系统等。
图形数据库
数据模型：以 “节点”（实体）和 “边”（关系）组成的图形结构存储数据，专注于表达实体间的复杂关系。 特点：高效处理多对多关系，支持复杂的路径查询、关联分析，适合挖掘数据间的隐性关系。 典型应用场景：社交网络（好友关系）、推荐系统（用户 - 商品关联）、知识图谱、欺诈检测等。
二.HBASE:
2.1 基本概念:
HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统，基于Google BigTable模型开发的，典型的key/value系统。从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储。与Hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。
2.2 核心特点:
分布式架构
基于 Hadoop HDFS 存储数据，利用 HDFS 的高可靠性和扩展性，支持水平扩展至数千节点。
采用 Master-Slave 架构：
HMaster：负责管理集群元数据、分配 Region 到 RegionServer、负载均衡等。
RegionServer：实际处理数据读写请求的节点，管理多个 Region（数据分片）。
列式存储
数据按 “列族”（Column Family）组织，同一列族的数据物理上存储在一起，适合批量读取同一列族的数据（如日志分析）。
支持稀疏数据模型：每行可以有不同的列，且列可以动态添加。
强一致性
所有读写操作都保证强一致性（通过 WAL 预写日志和 MVCC 多版本并发控制），适合金融交易、实时计数器等场景。
高可用性
支持 RegionServer 自动故障转移（依赖 ZooKeeper 协调），无单点故障。
数据自动分片（Region）并多副本存储（默认 3 副本），确保数据可靠性。
灵活扩展性
支持动态添加节点，自动负载均衡和数据分片迁移。
适合存储海量数据（单集群可支持 PB 级数据）。
2.3 数据模型：
表（Table）
逻辑上按行存储数据，每行有唯一的行键（Row Key），按字典序排序。
列族（Column Family）
表的基本分组单位，需在创建表时定义。例如，
user表可能有info（存储用户基本信息）和stats（存储用户统计数据）两个列族。
列限定符（Column Qualifier）
列族内的具体列，可动态添加。例如，
info:name、info:age。
时间戳（Timestamp）
每个单元格（Cell）的每个值都有时间戳，支持多版本数据（通过保留历史版本实现）。
Region
表按行键范围分片存储，每个分片称为一个 Region，由一个 RegionServer 管理。当 Region 过大时会自动分裂。
2.4 适用场景：
大数据存储
适合存储 PB 级数据（如用户行为日志、IoT 传感器数据），支持高并发读写。
实时查询
支持单键或范围查询，延迟低（毫秒级），适合实时应用（如实时推荐、在线报表）。
稀疏数据
处理大量稀疏数据（如社交网络关系、广告点击数据），节省存储空间。
分布式应用
作为分布式系统的底层存储（如 Hadoop MapReduce、Spark 的数据源）。
*典型应用案例**
Facebook 消息存储：早期 Facebook 用 HBase 存储消息数据。
百度搜索引擎：用于网页索引和搜索结果缓存。
金融交易系统：存储高频交易数据、实时风险监控。