HBase是Apache Hadoop项目下的一个子项目，它以GoogleBigTabale为原型，设计实现了高可靠性、高可扩展性、实现读写的列存储数据库，他的本质实际上是一张稀疏的大表，用来存储粗粒度的结构化数据，并且能够通过简单地增加节点来实现系统的线性扩展。
HBase运行在分布式文件系统HDFS之上，利用它可以在廉价PC Server上搭建。HBase集群中通常包含两种角色，HMaster和HRegion server,当表随着记录条数的增加而不断变大后，将会分成一个个Region。每个Region可以由（startey,endkey）来表示，它包含一个startkey道endkey的半闭区间，一个HRegionServer可以管理多个Region，并由HMaster来负责HRegionServer的调度及集群状态的监管。由于Region可分散并由不同的HRegionServer来管理，因此，理论上再大的表都可以通过集群来管理。从感觉上来看，这个HBase数据库和MySql数据库中的分表有类似的功能，只不过这里天生支持将一个大表分割成更小的表。
对于MySQL来说，提高其性能的方法更多是通过分表或者分库的方法，对于一个很大的表来说，根据一定的规则将一个更加大的表来进行划分，划分最常见的算法就是HASH，通过对于某一个表的访问达到一定的上限，这样可以采用分库的方法。
对于MySql中的并发访问，可以考虑使用多个服务器，Master和Slava之间的数据同步，如果Master中变化，生成Binary log,然后slave通过Binary log 推导出SQL语句来更改本地的数据信息
一种新的存储方案，非关系型数据库，NoSQL HBase 和Redis
HBase有更好的伸缩能力，更适合于海量数据的存储和处理，并且HBase能够支持多个Region Server同时写入，并发写入性能十分出色。但HBase本身支持的查询维度有限，难以支持复杂的条件查询，如group by order by join等。这些特点使它的应用场景收到限制，对于Redis来说，它拥有更好的读写吞吐能力，能够支撑更高的并发数，而相较与其他的key-value类型的数据库，Redis能够提供更为丰富的数据类型支持，能更灵活地满足业务需求。
在一个大型分布式网站中所需要使用的技术，比如分布式缓存（memcache）、持久化存储（比如数据库，关系型数据库和非关系型数据库 同时对于关系型数据库中的优化，并发访问过高的处理等）、分布式消息系统（ACTIVEMQ等系统通信机制）、搜索引擎（垂直化搜索引擎），
除了这些还有很多其他的技术支撑，，比如实时计算，离线计算，分布式文件系统，日志收集系统，监控系统，数据仓库，CDN系统，负载均衡系统，消息推送系统，自动化运维系统，当然还有很重要的安全问题。
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真正的强者，不是流泪的人，而是含泪奔跑的人。
