首先，需要明確的是，HBase寫入速度比讀取速度要快，根本原因LSM存儲(chǔ)引擎。
LSM樹全稱是基于日志結(jié)構(gòu)的合并樹（Log-Structured Merge-Tree）。No-SQL數(shù)據(jù)庫一般采用LSM樹作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，HBase也不例外。
一、RDBMS采用B+樹作為索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
眾所周知，RDBMS一般采用B+樹作為索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如圖所示。RDBMS中的B+樹一般是3層n路的平衡樹。B+樹的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于磁盤數(shù)據(jù)塊。因此對(duì)于RDBMS，數(shù)據(jù)更新操作需要5次磁盤操作（從B+樹3次找到記錄所在數(shù)據(jù)塊，再加上一次讀和一次寫）。
在RDBMS中，數(shù)據(jù)隨機(jī)無序?qū)懺诖疟P塊中，如果沒有B+樹，讀性能會(huì)很低。B+樹對(duì)于數(shù)據(jù)讀操作能很好地提高性能，但對(duì)于數(shù)據(jù)寫，效率不高。對(duì)于大型分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)，B+樹還無法與LSM樹相抗衡。
二、HBase中的LSM樹
LSM樹可以看成n層合并樹。LSM樹本質(zhì)上就是在讀寫之間取得平衡，和B+樹相比，它犧牲了部分讀性能，用來大幅提高寫性能。
在HBase中，它把隨機(jī)寫轉(zhuǎn)換成對(duì)MemStore和HFile的連續(xù)寫。下圖展示了LSM樹數(shù)據(jù)寫的過程。
數(shù)據(jù)寫（插入，更新）：數(shù)據(jù)首先順序?qū)懭際Log (WAL)， 然后寫到MemStore。在MemStore中，數(shù)據(jù)是一個(gè)2層B+樹(圖中的C0樹）。MemStore滿了之后，數(shù)據(jù)會(huì)被刷到StoreFile (HFile)。在StoreFile中，數(shù)據(jù)是3層B+樹（圖中的C1樹），并針對(duì)順序磁盤操作進(jìn)行優(yōu)化。
數(shù)據(jù)讀：首先搜索MemStore，如果不在MemStore中，則到StoreFile中尋找。
數(shù)據(jù)刪除：不會(huì)去刪除磁盤上的數(shù)據(jù)，而是為數(shù)據(jù)添加一個(gè)刪除標(biāo)記。在隨后的major compaction中，被刪除的數(shù)據(jù)和刪除標(biāo)記才會(huì)真的被刪除。
LSM數(shù)據(jù)更新只在內(nèi)存中操作，沒有磁盤訪問，因此比B+樹要快。對(duì)于數(shù)據(jù)讀來說，如果讀取的是最近訪問過的數(shù)據(jù)，LSM樹能減少磁盤訪問，提高性能。
