一、進行遷移的原因
由於業務的發展，使用mysql進行建立索引進行搜索已經造成數據流的瓶頸卡在了數據庫io，例如每次dump全表的時候，會造成壓力過大，造成耗時很長，並且當前的數據量基本上已經達到了億級別的數據量，如果希望mysql能更好的提供服務，下一步必須考慮分庫分表才可以；基於這種情況下，考慮使用hbase用來進行數據的存儲，因為hbase所能承受的數據量遠大於mysql，並且對列的擴展也很方便
二、關系型數據庫與Nosql的一些區別
（1）存儲方式的區別
在類似mysql，sqlserver，oracle等關系型數據庫，數據的存儲是按照行進行存儲的，如下圖所示：
但是在hbase里面，所有的數據是基於列進行存儲的，如下所示：
其中hbase的邏輯模型如下所示：
其中：com.cnn.ww對應的是rowkey，相當於mysql的主鍵的概念
contents，anchor：這兩個對應的是列族的概念，在物理的存儲上，同一個列族的數據存儲在相同文件
cnnsi.com，mylook.ca：對應的是列族下面的列，在hbase中列是可以動態增加的
對應的方格數據表示的是單元數據，即對應rowkey，cf：column下面的具體的值
其中tn：表示的是時間戳，單元數據的不同版本
其中有一張存儲結構如下：
（2）CRUD一些區別
CRUD是數據庫的最基本也是最常用的操作，在hbase里面也有對應的命令，例如建表語句對於mysql的在此不詳述，對於hbase shell的如下所示
create ‘table’，‘columnfamily’
即可以創建一個名為table，列族為columnfamily的表，其他的一些blocksize，version數據為默認
讀取數據的時候，在hbase語句如：get ‘table’，'row',‘cf:column’即可得到對應的數據
更新數據的時候，在hbase中沒有對應更新的概念，只是會有一個新的版本，從時間戳上可以體現出來，所用的語句為
put ‘table’，‘row’，‘cf：name’，‘value’
即可將value的值賦給對應cf列族，name的列
刪除數據的區別，在mysql中刪除數據只能是直接刪除一行，或者將某一列置為空，在hbase里面可以直接刪除某一列
（3）索引的區別
在mysql中可以建立索引，或者過濾查詢，但是在hbase中，只支持按照rowkey進行查詢速率最快
（4）從mysql到nosql的發展的思考
關系型數據庫的歷史已經很久，但是當數據量膨脹之后，例如對於mysql數據庫，當數據量為上億或者更多的時候，如果按照索引進行查詢，可能效果 也不是特別的明顯，最后只能按照主鍵進行查詢，或者逐漸發展為分庫分表的模式，但是分庫分表又給運維以及使用帶來了很大的麻煩；於是這個時候，nosql數據庫主鍵發展，nosql簡稱not only sql，是在數據量暴增的當前逐漸發展壯大起來，以nosql里面的hbase作為例子，支持TB以及PB的數據，並且列的擴展特別的靈活
（5）hbase為什么可以存儲海量的數據呢
其實hbase可以看做是mysql分庫分表后的結果，只是不同的是mysql分庫分表后支持索引等，但是對於hbase僅僅支持rowkey作為主鍵索引，從書中可以知道，hbase的數據是按照列進行存儲的，並且當數據過大的時候，會按照行進行分裂，如下如所示：
把不同的region放到了不同的機器，並且最后還有master進行管理，即相當於對行列進行了一個划分，從而存儲大量的數據
三、數據遷移遇到的一些問題
（1）聯合索引的問題
在mysql中會有一些聯合索引的情況，例如存在一個商品與分類對應關系的表，需要得到某一個商品的所有分類，也希望可以得到某一個分類的所有商品，在mysql中直接按照聯合索引可以達到要求，但是在hbase的時候只能按照rowkey查詢如何辦呢
經過閱讀相關的數據得到有如下兩種的解決辦法
1、構建寬表
在hbase中，允許行跟行之間的列是不同的，只要有共同的列族即可，那么對於上述的情況，可以構建一個按照分類為rowkey的寬表，如下所示
分類id，作為rowkey
product_id，作為列名字
value存儲為是否刪除
上述即可rowkey為分類id，可以直接從row得到所有的product_id，然后自己過濾是否刪除
2、構建高表
什么是構建高表呢，也就是說不需要那么多的列，只是存儲多行，因為在hbase里面是按照字典順序排序的，因此可以進行如下的設計
分類id_商品id，作為rowkey
只要scan以1開頭的行，就可以得到所有的數據
上述兩種辦法從本質上來說，都是構建了一個二級索引來存儲數據
【github開源地址：
https://github.com/molong1208，歡迎關注，指點交流】