本文介绍HBase的优势。

类别 云数据库HBase增强版(Lindorm) HBase开源版
核心功能 HBase API 支持 支持
数据模型 支持宽列(HBase API)、表格(SQL-Like API)、队列等多种，对其他模型感兴趣的话，请联系我们。 仅支持宽列
SQL JDBC标准，兼容Phoenix，具备更好的稳定性与性能(待发布)通过Phoenix支持 通过Phoenix支持
全局二级索引 内置，查询透明、高性能、按需冗余非索引列，详情参考高性能原生二级索引 依赖外部组件，复杂
全文检索 智能集成搜索引擎Solr，提供面向海量数据的存储、多维查询、全文索引等统一访问的混合型能力，详情全文索引服务 不支持
性能 吞吐性能 单机吞吐是开源HBase的7倍，详情参考测试结果 无优化
请求毛刺 P99延迟是开源HBase的1/10，详情参考测试结果 无优化
成本 数据压缩 深度优化的ZSTD算法，JNA重写，可杜绝Core dump，并且基于字典采样优化，压缩率比snappy提高50%，数据压缩比可高达10:1 默认为Snappy，使用ZSTD需依赖Hadoop-3.0，存在Core Dump的概率
编码 独家IndexableDelta算法，相比DIFF算法，保持相同压缩率，访问速度快一倍 推荐DIFF，随机访问较慢
冷热分离 冷热数据自动分层存储，冷数据使用高压缩和廉价存储介质，减少70%成本，热数据可提升访问性能15%，详情参考冷热分离 不支持
存储介质 支持高效云盘、SSD云盘、本地HDD、本地SSD。独家支持冷存储(OSS)、容量型云盘(超性价比云盘，即将发布) N/A
可靠性 主备双活 成熟，支持自动容灾切换、双集群请求并发等高级能力，支持与自建HBase构建混合主备，详情参考主备双活 无优化，不支持切换
跨机房强一致 跨机房部署，支持机房级故障的自动恢复，并保证数据的强一致(待开放) 不支持
备份恢复 支持100TB+规模的数据备份至OSS，并提供与规模无关的RTO(<30分钟)、按需备份、指定时间点恢复等高级能力，详情参考HBase备份恢复-使用手册 不支持
全球多活 支持(待开放，有需要请联系) 不支持
MTTR 深度优化，宕机恢复速度是开源HBase的10倍 不支持
多租户 认证与ACL 支持易用的账号密码认证+ACL，使用参考用户和ACL管理 较复杂
资源隔离 支持RS Group功能，实现租户间的资源物理隔离 不支持
Quota 支持租户独立的全局Quota限流，包括请求、存储等(待开放，有需要请联系) 只支持单Server
RPC拦截 支持，可限制RPC调用(待开放) 不支持
审计 计划中 不支持
高级功能 Feed流API 提供社交IM场景专属的FeedStream功能，开发效率和运行性能提升一个数量级(待开放，有需要请联系) 不支持
表回收站 数据表被删除后进入回收站，支持找回，防止误删(待开放，有需要请联系) 不支持
级联Split Region可以连续Split，无需等待Compaction，可大幅提升扩展和负载均衡能力(待开放，有需要请联系) 不支持
离散TTL 支持保留多个时间区段的数据，比如数据保留90天，同时11.11的数据永久保留(待开放，有需要请联系) 不支持
运维诊断 运维工具 界面化集群管理工具，支持表，Namespace，Group，ACL等管理，详见集群管理系统 HBase Shell
数据查询 HBase Shell+集群管理系统内支持图形化SQL交互查询，详见数据查询 HBase Shell
系统诊断 支持常见问题(热点/慢请求)的系统自诊断(待开放) 不支持
生态 数据搬迁 支持HBase各个版本之间的在线、跨版本、自动化、高效搬迁，应用零影响、零改造，详见LTS（原BDS）服务介绍 只能离线迁移
MySQL数据同步 通过LTS（原BDS）服务介绍，支持Mysql数据到HBase的全量同步、在线实时同步。 自己用工具、不支持在线增量
Spark分析 产品化深度集成，支持Spark SQL分析HBase，HBase数据到Spark(HDFS/OSS)的增量归档，离线分析结果回流到HBase等。 无优化，数据集成需要较大开发
MaxCompute 产品化集成，支持全量导出MaxCompute 数据集成需要较大开发
日志服务(SLS) 通过LTS（原BDS）服务介绍，支持SLS数据到HBase的日志服务(SLS)增量导入 数据集成需要较大开发
服务能力 可用性SLA 提供SLA保障，单集群99.9%，双集群高可用99.99% N/A
运维成本 全托管，无需复杂的数据库运维投入 N/A
技术团队 由多名Apache社区PMC&Committer组成的专家队伍提供技术服务支持 N/A
实践经验 支持9年天猫双十一，阿里部署上万台 N/A

与传统数据库对

HBase与传统数据库对比