hbase表壓縮
HBase與傳統關系資料庫的區別主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。 2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之。
列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因此整個資料庫是自動索引化的。
按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。
傳統的（Oracle）行存儲和（Hbase）列存儲的區別。
主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。 2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之間的關系，通常只採用單表的主鍵查詢。
2. hbase採用了什麼樣的數據結構
HBase採用了類似Google Bigtable的數據模型，即一個稀疏的、分布式的、持久化的多維映射表，每個表都由行鍵、列族、列限定符和時間戳組成。
在底層實現上，HBase使用了基於Hadoop的分布式文件系統HDFS來存儲數據，並且使用了一搏皮搜種稱為LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的數據結構來管理數據。LSM-Tree是一種支持高寫入吞吐量的數據結構，它把數據分成多個層，每層採用不同的策略來管理數據，包括內存中的緩存、寫入磁碟的SSTable、和合並SSTable的操作。通過這種方式，HBase能夠支持高並發、高吞吐量的數據寫入，同時保證數據的一致性和可靠性。
另外，HBase還採用了Bloom Filter、MemStore和Compaction等技術來提高數據查詢效率和存儲效率。Bloom Filter是一種快速的數據過濾技術，可以幫助HBase快速地過濾掉無效的查詢請求，提高查詢效率。MemStore是一種緩存機制，可以幫助基歷HBase加速數據寫入，提高數據握中寫入效率。Compaction則是一種數據壓縮和合並技術，可以幫助HBase節省存儲空間，提高存儲效率。
綜上所述，HBase採用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多種數據結構和技術，以實現高並發、高吞吐量的分布式存儲和查詢功能。