MySQL 和 HBase 是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。

综合对比

MySQL：是常用的数据库，采用行存储模式，底层是 binlog，用来存储业务数据，数据存储量较小。

HBase：列式数据库，底层是 hdfs，可以存储海量的数据，主要用来存储海量的业务数据和日志数据。

从引擎结构看差异

HBase 和 MySQL 的核心差异在于底层的数据结构，HBase 使用 LSM(Log-Structure Merge)树，Innodb 使用 B+树。

LSM 树，即日志结构合并树(Log-Structured Merge-Tree)。其实它并不属于一个具体的数据结构，它更多是一种数据结构的设计思想。

它的核心思路其实非常简单，就是假定内存足够大，因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中，而可以先将最新的数据驻留在内存中，等到积累到足够多之后，再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾 (因为所有待排序的树都是有序的，可以通过合并排序的方式快速合并到一起)。

LSM 具有批量特性，存储延迟。当写读比例很大的时候（写比读多），LSM 树相比于 B 树有更好的性能。因为随着 insert 操作，为了维护 B 树结构，节点分裂。读磁盘的随机读写概率会变大，性能会逐渐减弱。多次单页随机写，变成一次多页随机写,复用了磁盘寻道时间，极大提升效率。

因此，由引擎结构(B+Tree vs LSM Tree)看到的能力差异：

  1. MySQL：读写均衡、存在空间碎片
  2. HBase：侧重于写、存储紧凑无浪费、Io 放大、数据导入能力强

从架构对比看差异

相比 MySQL，HBase 的架构特点：

  1. 完全分布式（数据分片、故障自恢复)
  2. 底层使用 HDFS(存储计算分离)。

由架构看到的能力差异：

  1. MySQL：运维简单(组件少)、延时低(访问路径短)
  2. HBase：扩展性好、内置容错恢复与数据冗余