数据量越来越大,RDBMS数据库撑不住了,就出现了读写分离策略,通过一个Master专门负责写操作,多个Slave负责读操作,服务器成本倍增。随着压力增加,Master撑不住了,这时就要分库了,把关联不大的数据分开部署,一些join查询不能用了,需要借助中间层。随着数据量的进一步增加,一个表的记录越来越大,查询就变得很慢,于是又得搞分表,比如按ID取模分成多个表以减少单个表的记录数。经历过这些事的人都知道过程是多么的折腾。采用HBase就简单了,只需要加机器即可,HBase会自动水平切分扩展,跟Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性(HDFS)和海量数据分析的高性能(MapReduce)。
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