首先，需要明确的是，HBase写入速度比读取速度要快，根本原因LSM存储引擎。
LSM树全称是基于日志结构的合并树（Log-Structured Merge-Tree）。No-SQL数据库一般采用LSM树作为数据结构，HBase也不例外。
一、RDBMS采用B+树作为索引的数据结构
众所周知，RDBMS一般采用B+树作为索引的数据结构，如图所示。RDBMS中的B+树一般是3层n路的平衡树。B+树的节点对应于磁盘数据块。因此对于RDBMS，数据更新操作需要5次磁盘操作（从B+树3次找到记录所在数据块，再加上一次读和一次写）。
在RDBMS中，数据随机无序写在磁盘块中，如果没有B+树，读性能会很低。B+树对于数据读操作能很好地提高性能，但对于数据写，效率不高。对于大型分布式数据系统，B+树还无法与LSM树相抗衡。
二、HBase中的LSM树
LSM树可以看成n层合并树。LSM树本质上就是在读写之间取得平衡，和B+树相比，它牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。
在HBase中，它把随机写转换成对MemStore和HFile的连续写。下图展示了LSM树数据写的过程。
数据写（插入，更新）：数据首先顺序写入HLog (WAL)， 然后写到MemStore。在MemStore中，数据是一个2层B+树(图中的C0树）。MemStore满了之后，数据会被刷到StoreFile (HFile)。在StoreFile中，数据是3层B+树（图中的C1树），并针对顺序磁盘操作进行优化。
数据读：首先搜索MemStore，如果不在MemStore中，则到StoreFile中寻找。
数据删除：不会去删除磁盘上的数据，而是为数据添加一个删除标记。在随后的major compaction中，被删除的数据和删除标记才会真的被删除。
LSM数据更新只在内存中操作，没有磁盘访问，因此比B+树要快。对于数据读来说，如果读取的是最近访问过的数据，LSM树能减少磁盘访问，提高性能。
