一、案例
微博：
微博内容：
关注用户和粉丝用户： 添加或移除关注用户
查看关注用户的微博内容
微博数据存储：
响应时间 秒级 无延迟
（1）mysql分布式
（2）hbase数据库
使用HBase数据库实现微博系统数据的存储
表的设计：
命名空间：weibo
1. 微博内容表
TableName： weibo:weibo-content
RowKey：用户ID_timestamp
列簇：cf
列标签： cf:content，cf:title，cf:photo
版本设计：只需要保留一个版本
2. 用户关系表
TableName： weibo:relations
rowkey： 用户iID
列簇：
attend 关注用户
fan 粉丝用户
列标签：使用用户ID作为列标签，值为用户ID
rowkey attend fan
0001 attend:0002=0002 fan:0004=0004
attend:0003=0003 fan:0004=0004
版本设计：只需要保留一个版本
3. 用户微博内容接收邮件箱表
TableName: weibo:receive-content-email
Rowkey：用户ID
列簇：cf
列标签：
直接使用用户ID，vlaue值取微博内容的rowkey
版本设计：设置最大版本为1000
rowkey cf
00001 cf:0002=0002_2132455
cf:0002=0002_2132456
1）rowkey设计：
（1）唯一性
（2）长度： 最大64kb。rowkey是hbase中表数据冗余产生的因素
10~100 字节
最好 8字节 16字节 64位操作系统
（3）散列原则：
假如 时间戳_用户ID 作为rowkey
10亿用户同时发微博，
1456777_000001
1456778_000002
1456778_100000
问题： 集中到某个region，造成这单独几个region负载量偏大，而其他region完全没有负载
散列： 尽量将某一时刻内的数据均衡分散到所有Region中（大部分Region）中
热点现象：数据在某一个时刻集中存储到某一两个Region上
rowkey设计规范；
方便查询，尽可能讲查询字段放到rowkey，HBase根据rowkey查询速度是最快。
2）列簇设计：
HBase面向列簇存储
region起始rowkey --- 终止rowkey范围内一个列簇下的数据
hdfs上的一个文件
StoreFile === HFile
跨列簇查询，速度相对较慢
一般设计一到两个列簇
HBase中的缓存
memstore: 写缓存
blockcache：块缓存，读缓存
HBase表单元格版本号：插入数据的时候如果没有单独制定，系统默认使用时间戳作为版本号。也可以自己制定时间戳。
Get查询单行记录，Scan查询多行记录