求问：为什么 hbase 对大数据的支持比 mongo 好这么多？

个人看法：
“感觉对大数据的支持”这个意思是对分析型大数据的支持，对于分析型需求的话不需要查所有 column，hbase 是列存储天然支持这个场景。mongo 更多用在在线业务的后端上面，和分析型数据 query （大数据）需求场景不一样。

mongodb 是单机的

@vjnjc 我表述有误，“大数据”只是单存地指数百 TB 以及 PB 级别的数据。

@liprais mongodb 可以部署集群

HBASE 我们家峰值几千万 QPS

@forPandaria 请问你们用上 tb/pb 级的数据了吗？这个量级的数据是无法做在线功能的

@vjnjc 我只是好奇，但从原理上看 mongodb 也可以构建上百台机器的集群，存储数百 tb 的数据。
做好数据负载均衡，请求打到不同节点。这不应该是 hbase 能做到的，mongodb 一样做吗？

我只接触过 hbase 集群，没有接触过 mongodb 集群，在网上查看相关信息都是说 mongo 要做到这样很难，所以就很好奇 [阿里云上 mongo 好像也是比 hbase 要贵很多吧？]

这俩比较的话感觉就是因为列式存储

@YouLMAO 你们 hbase 集群有多大？单台机器配置如何？

等等这俩就不是一类吧，一个是 column 一个是 document，根本设计和应用场景就不一样怎么比？ hbase 是针对单列查询才快，你拿复杂多列查询到 hbase 上跑它也一样慢

@RedrumSherlock 嗯啥？ HBASE 就是多列，几万列，稀疏的，即一行通常只有其中数列有值

@YouLMAO 当然可以多列，但是只有按主列查询的时候才最快，如果想在别的列上加 filter 查询也会慢下来

@RedrumSherlock 您说的主列，是指其作为 key 吧。
我前面有说“若 mongodb 只创建一个索引”。

我疑惑的是，这样来看 mongo 应该也能很好地支持 hbase 那样大的数据量，但网上都是说 hbase 支持的量级要大的多。

@RedrumSherlock
我的理解是，hbase 能做到的，mongo 应该也一样可以做到。
但为什么数据量超大的情况下，却只能选 hbase ？
难道是在这种情况下 mongodb 性能退化严重吗？


除了 “hbase 可以更好地支持 mapreduce” 这个理由之外， 还有其他理由吗？

@forPandaria 对 HBase 不敢大放厥词，但是我觉得 Hbase 和 mangodb 底层的设计是大相径庭的，不像 postgres 和 mysql, oracle 那样都是一个框架下能够比较，就像你说的分片，hbase 是以列为最小粒度来分片的，mangodb 按我理解还是比较粗的来分片，这咋比？而且 mangodb 的索引和 hbase 的 row key 也不是一回事，所以这两者应用支持层面上比较一下还行，要来比较性能只能说 Hbase 天生就是给特定的大数据场景而设计的

不用想你什么复杂的理由，一条就够了
在你需要扩容的时候，加一台机器即可。啥都不需要做。

@forPandaria 撇开 hbase 不计。光是 mongodb 就能满足很大规模的请求，用分库分表。

@RedrumSherlock
现在我能找到的就是：
LSM 树相比 B 树在磁盘中的碎片更少，尤其是对于‘稀疏表’而言。
这个应该算一个小点吧。