1、行健设计
(1)、存储方式：磁盘上一个列族下所有的单元格都存储在一个存储文件(store file)中，不同列族的单元格不会出现在同一个存储文件中。
(2)、NULL 不会存储在HBase表中。
(3)、每个单元格在实际存储时也保存了行健和列键，即单独存储了它在表中所处位置的相关信息。
(4)、同一个单元格的多个版本被单独存储为连续的单元格，单元格按照时间戳降序排列。故在HFile读取时候，最新的值先被读到。
(5)、单元格的KeyValue内容：行健、列族、列限定符、时间戳、值。KeyValue存储先按照行健排序，再按列键排序。
(6)、对于KeyValue，筛选的效率从左到右变差：行健、列族、列限定符、时间戳、值。故而尽量将重要的筛选信息左移。
2、部分键扫描
(1)、扫描的范围包括起始键，不包括终止键。
(2)、行键的长度要固定。
3、 时间序列
(1)、salting：将行键加一个prefix。
优点：确保数据分散到所有的region server中去。
缺点：当用户要扫描一个连续范围，需要请求每个region server。多线程并行读取数据。
(2)、字段交换、提升权重：调整时间戳位置。
(3)、随机化：若数据只需要随机读取，不需要连续扫描。
4、可以将专门创建一个列族，作为索引。
5、辅助索引.
(1)、客户端管理索引：不能保证跨行原子性，可能导致数据表和辅助索引表中数据不一致。
(2)、ITHBase ( Indexed-Transactional HBase ) ：事务支持可以保证所有的辅助索引更新操作一致性。增加了同步开销，不能与最新HBase绑定。
(3)、IHBase (Indexed HBase) : 不为每个索引使用单独的表，而是完全在内存中维护索引。 需要额外的资源满足IO，不能与最新HBase绑定。
(4)、协处理器：
6、事务
(1)、ITHBase ( Indexed-Transactional HBase )
(2)、ZooKeeper：可以实现事务。
7、Bloom 过滤器
(1)、Bloom过滤器原理：当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
优点：相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数（
）。另外,
散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
缺点：有一定的误识别率和删除困难。
(2)、在HBase中使用：用户可以快速判断一个文件是否包含特定的行健。如果Bloon过滤器检测文件后，答复说不包含，则肯定不包含；如果包含Bloom过滤器答复说包含，则有可能有错，文件可能包含也可能不包含，默认是1%的误判率，因此可能有1%的多余文件块被加载。这样减少不必要的块加载量，减少 IO，提升整个集群的吞吐率。
(3)、一般使用行级Bloom过滤器，行级不行才使用行加列级。
8、版本管理
(1)、如果集群的服务器时间不一致，有一台服务器A超前1小时，用户将一个值存储在A并使用隐式的时间戳。10分钟后这个region被拆分，用户一半的数据更新被移到另一个服务器上。5分钟后，当用户再向同样的列插入一个新的值，服务器会自动添加时间戳，此时新值会被以前的数据更老，从而造成错误。
(2)、若默认配置保留3个版本，向同一个列插入10次值，则Get所有版本时候，只能得到最新的3个值。但是删除最后两个版本之后，老版本的数据还可能Get到，引起”复活“现象。直到Major合并之后，老版本会被永久删除，再也拿不到。
(3)、删除标记：删除的本质是添加一个带有特定时间戳的墓碑标记到存储中。