默認情況下，在創建HBase表的時候會自動創建一個region分區，當導入數據的時候，所有的HBase客戶端都向這一個region寫數據，直到這個region足夠大了才進行切分。一種可以加快批量寫入速度的方法是通過預先創建一些空的regions，這樣當數據寫入HBase時，會按照region分區情況，在集羣內做數據的負載均衡。
1.2 Row Key
HBase中row key用來檢索表中的記錄，支持以下三種方式：
- 通過單個row key訪問：即按照某個row key鍵值進行get操作；
- 通過row key的range進行scan：即通過設置startRowKey和endRowKey，在這個範圍內進行掃描；
- 全表掃描：即直接掃描整張表中所有行記錄。
在HBase中，row key可以是任意字符串，最大長度64KB，實際應用中一般爲10~100bytes，存爲byte[]字節數組，一般設計成定長的。
row key是按照字典序存儲，因此，設計row key時，要充分利用這個排序特點，將經常一起讀取的數據存儲到一塊，將最近可能會被訪問的數據放在一塊。
舉個例子：如果最近寫入HBase表中的數據是最可能被訪問的，可以考慮將時間戳作爲row key的一部分，由於是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE - timestamp作爲row key，這樣能保證新寫入的數據在讀取時可以被快速命中。
1.3 Column Family不要在一張表裏定義太多的column family。目前Hbase並不能很好的處理超過2~3個column family的表。因爲某個column family在flush的時候，它鄰近的column family也會因關聯效應被觸發flush，最終導致系統產生更多的I/O。感興趣的同學可以對自己的HBase集羣進行實際測試，從得到的測試結果數據驗證一下。
1.4 In Memory創建表的時候，可以通過HColumnDescriptor.setInMemory(true)將表放到RegionServer的緩存中，保證在讀取的時候被cache命中。
1.5 Max Version創建表的時候，可以通過HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)設置表中數據的最大版本，如果只需要保存最新版本的數據，那麼可以設置setMaxVersions(1)。
1.6 Time To Live創建表的時候，可以通過HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)設置表中數據的存儲生命期，過期數據將自動被刪除，例如如果只需要存儲最近兩天的數據，那麼可以設置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。
1.7 Compact & Split在HBase中，數據在更新時首先寫入WAL 日誌(HLog)和內存(MemStore)中，MemStore中的數據是排序的，當MemStore累計到一定閾值時，就會創建一個新的MemStore，並且將老的MemStore添加到flush隊列，由單獨的線程flush到磁盤上，成爲一個StoreFile。於此同時， 系統會在zookeeper中記錄一個redo point，表示這個時刻之前的變更已經持久化了(minor compact)。
StoreFile是隻讀的，一旦創建後就不可以再修改。因此Hbase的更新其實是不斷追加的操作。當一個Store中的StoreFile達到一定的閾值後，就會進行一次合併(major compact)，將對同一個key的修改合併到一起，形成一個大的StoreFile，當StoreFile的大小達到一定閾值後，又會對 StoreFile進行分割(split)，等分爲兩個StoreFile。
由於對錶的更新是不斷追加的，處理讀請求時，需要訪問Store中全部的StoreFile和MemStore，將它們按照row key進行合併，由於StoreFile和MemStore都是經過排序的，並且StoreFile帶有內存中索引，通常合併過程還是比較快的。
實際應用中，可以考慮必要時手動進行major compact，將同一個row key的修改進行合併形成一個大的StoreFile。同時，可以將StoreFile設置大些，減少split的發生。