大家好，我是大D。
今天继续给大家分享一篇关于 HBase 数据模型的文章，希望大家能快速对 HBase 的数据结构有一个全面的认识。
前面我们有讲过 HBase 是一个面向列式存储的分布式数据库，它的数据模型与 BigTable 十分相似。在 HBase 表中，一条数据拥有一个全局唯一的键(RowKey)和任意数量的列(Column)，一列或多列组成一个列族(Column Family)，同一个列族中列的数据在物理上都存储在同一个 HFile 中，这样基于列存储的数据结构有利于数据缓存和查询。
同时，HBase 会将表按主键划分为多个 Region 存储在不同 Region Server 上，以完成数据的分布式存储和读取。（可参照下图理解，图片源于网络）
1.Column Family
Column Family 即列族，HBase 基于列族划分数据的物理存储，一个列族可以包含多列。
一般同一类的列会放在一个列族中，每个列族都有一组存储属性：
是否应该缓存在内存中；
数据如何被压缩或行键如何编码等。
HBase 在创建表的时候就必须指定列族。HBase 的列族不是越多越好，官方推荐一个表的列族数量最好小于或者等于3，过多的列族不利于 HBase 数据的管理和索引。
2.RowKey
RowKey 的概念与关系型数据库中的主键相似，HBase 使用 RowKey 来唯一标识某行的数据。
访问 HBase 数据的方式有三种:
基于 RowKey的单行查询；
基于RowKey的范围查询；
全表扫描查询。
3.Region
HBase 按照行的方向将表中的数据基于 RowKey 的不同范围划分到不同 Region 上，每个Region都负责一定范围的数据存储和访问。
每个表一开始只有一个 Region，随着数据不断插入表，Region 不断增大，当增大到一个阀值的时候，Region 就会等分成两个新的 Region。当table中的行不断增多，就会有越来越多的 Region。
另外，Region 是 Hbase 中分布式存储和负载均衡的最小单元，不同的 Region 可以分布在不同的 Region Server上。但一个 Region 是不会拆分到多个 Server 上的。（拓展：谈一下你对 HBase 的认识？）
这样即使有一个包括上百亿条数据的表，由于数据被划分到不同的 Region上，每个 Region 都可以独立地进行写入和查询，HBase 写入或者查询的时候可以基于多 Region 分布式并发操作，因此访问速度也不会有太大的降低。
4.TimeStamp
TimeStamp 是实现 HBase 多版本的关键。在HBase 中，使用不同 TimeStamp 来标识相同RowKey对应的不同版本的数据。相同 RowKey的数据按照 TimeStamp 倒序排列。默认查询的是最新的版本，当然用户也可以指定 TimeStamp 的值来读取指定版本的数据。
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