对于HBase这种类似BigTable的系统，其优化之一是消除了磁盘的随机写。付出的代价是将最新的数据保存在内存表中，对内存有较大的需求。如果内存表的数量较多，则每个内存表就会在较小的时候刷到磁盘，导致磁盘文件多而且小。范围读取数据的时候就会跨多个数据文件甚至多个节点。为提升读性能，系统都会设计有compaction操作。另外为了防止某些情况下数据文件过大（hbase.hregion.max.filesize，默认256M，太大的数据文件在compaction等操作是对内存的消耗更大），HBase也设计了split操作。Compaction和Split操作，对于在线应用的响应时间都容易造成波动，他们的策略需要根据应用的特性进行调整。建议在业务低峰期手工调整。
对于HBase这种类似BigTable的系统，其优化之一是消除了磁盘的随机写。付出的代价是将最新的数据保存在内存表中，对内存有较大的需求。如果内存表的数量较多，则每个内存表就会在较小的时候刷到磁盘，导致磁盘文件多而且小。范围读取数据的时候就会跨多个数据文件甚至多个节点。为提升读性能，系统都会设计有compaction操作。另外为了防止某些情况下数据文件过大（hbase.hregion.max.filesize，默认256M，太大的数据文件在compaction等操作是对内存的消耗更大），HBase也设计了split操作。Compaction和Split操作，对于在线应用的响应时间都容易造成波动，他们的策略需要根据应用的特性进行调整。建议在业务低峰期手工调整。HBase的regionserver宕机超过一定时间后，HMaster会将其所管理的region重新分布到其他存活的regionserver，由于数据和日志都持久在HDFS中，因此该操作不会导致数据丢失。但是重新分配的region需要根据日志恢复原regionserver中的内存表，这会导致宕机的region在这段时间内无法对外提供服务。而一旦重分布，宕机的节点起来后就相当于一个新的regionserver加入集群，为了平衡，需要再次将某些region分布到该server。 因此这个超时建议根据情况进行调整，一般情况下，宕机重启后即可恢复，如果重启需要10分钟，region重分布加恢复的时间要超过5分钟，那么还不如等节点重启。Region Server的内存表memstore如何在节点间做到更高的可用，是HBase的一个较大的挑战。Oceanbase也是采用内存表保持最新的更新数据，和HBase不同的是，Oceanbase使用的是集中的UpdateServer，只需要全力做好UpdateServer的容灾切换即可对业务连续性做到最小影响。分布还是集中，哪些功能分布，哪些功能集中，各自取不同平衡，是目前大部分分布式数据库或者存储的一个主要区别。当然，像Cassandra这种全分布的，架构上看起来很完美，实际应用起来反而问题更多。