什么是列存储？列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因 此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就 更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。
传统数据库是以数据块来存储数据，简单来说，你的表字段越多，占用的数据空间就越多，那么查询有可能就要跨数据块，将会导致查询的速度变慢。在大型系统中一张表上百个字段，并且表中的数据上亿条这是完全是有可能的。因此会带来数据库查询的瓶颈。我们都知道一个常识数据库中表记录的多少对查询的性能有非常大的影响，此时你很有可能想到分表、分库的做法来分载数据库运算的压力，那么又会带来新的问题，例如：分布式事务、全局唯一ID的生成、跨数据库查询 等，依旧会让你面对棘手的问题。如果打破这种按照行存储的模式，采用一种基于列存储的模式，对于大规模数据场景这样情况有可能发生一些好转。由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储， 可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间。 每个字段的数据按照聚集存储，能大大减少读取的数据量，查询时指哪打哪，来的更直接。无需考虑分库、分表 Hbase将对存储的数据自动切分数据，并支持高并发读写操作，使得海量数据存储自动具有更强的扩展性。
HBase的数据查询读取，可以通过单个row key访问，row key的range和全表扫描,大致如下：
注意：HBase不能支持where条件、Order by 查询，只支持按照Row key来查询，但是可以通过HBase提供的API进行条件过滤。