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本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
转发路由器TR,750小时连接 100GB跨地域
简介: 1.HBase依赖于HDFS,HBase按照列族将数据存储在不同的hdfs文件中;MongoDB直接存储在本地磁盘中,MongoDB不分列,整个文档都存储在一个(或者说一组)文件中 (存储)2.

1.HBase依赖于HDFS,HBase按照列族将数据存储在不同的hdfs文件中;MongoDB直接存储在本地磁盘中,MongoDB不分列,整个文档都存储在一个(或者说一组)文件中 (存储)

2.Mongodb支持二级索引,而hbase本身不支持二级索引(查询)

3.HBase一个region只有一个HRegionServer对外提供服务,一旦这个region无法服务,则查询会失败;MongoDB的shards(类似于region)支持负载均衡,可以实现高可用 (存储)

4.HBase根据文件的大小来控制region的分裂,在hbase内部,存储时,数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储;MongoDB根据负载来决定shards的分裂

5.mongodb的update是update-in-place,也就是原地更新,除非原地容纳不下更新后的数据记录。而hbase的修改和添加都是同一个命令:put,如果put传入的row key已经存在就更新原记录,实际上hbase内部也不是更新,它只是将这一份数据已不同的版本保存下来而已,hbase默认的保存版本的历史数量是3。

6.mongodb和hbase都支持mapreduce,不过mongodb的mapreduce很弱

7.mongodb支持shard分片,hbase根据row key自动负载均衡,这里shard key和row key的选取尽量用非递增的字段,尽量用分布均衡的字段

8.mongodb的读效率比写高,hbase默认适合写多读少的情况,可以通过hfile.block.cache.size配置 (查询)

9.hbase采用的LSM思想(Log-Structured Merge-Tree),就是将对数据的更改hold在内存中,达到指定的threadhold后将该批更改merge后批量写入到磁盘,单个写变成批量写,大大提高了写入速度,读需要merge disk和memory中的数据,读的性能会有少量损失。mongodb采用的是mapfile+Journal思想,如果记录不在内存,先加载到内存,然后在内存中更改后记录日志,然后隔一段时间批量的写入data文件,这样对内存的要求较高,至少需要容纳下热点数据和索引

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