什么情况下用hbase保存数据库

在以下情况下，可以考虑使用HBase来保存数据库：

1. 高吞吐量和低延迟要求：HBase是建立在Hadoop之上的分布式数据库，适用于需要处理大量数据、同时具备低延迟的场景。HBase的设计目标之一就是能够处理海量数据的读写请求，并且具备高可靠性和可扩展性。

2. 需要高度可扩展性：HBase的分布式架构使得它能够轻松地扩展到成百上千台服务器，以适应数据量的增长。通过添加更多的Region Server节点，可以实现水平扩展，提高系统的容量和性能。

3. 非结构化或半结构化数据：HBase是一个面向列的数据库，适用于存储非结构化或半结构化的数据。相对于传统的关系型数据库，HBase不需要预定义表结构，可以灵活地存储各种类型的数据。

4. 需要支持实时查询和分析：HBase支持范围查询和过滤器，可以快速地检索和分析大量的数据。它还支持MapReduce框架，可以进行复杂的分布式数据处理和计算。

5. 高可靠性和容错性要求：HBase采用了分布式存储和多副本机制，数据会被复制到多个Region Server上，以保证数据的可靠性和容错性。当其中一个节点发生故障时，系统会自动切换到其他可用的节点，保证数据的可用性。

总之，HBase适用于需要处理大量数据、同时具备高吞吐量、低延迟、高可靠性和可扩展性的场景。它在互联网、金融、电信等行业中得到广泛应用，用于存储海量的非结构化或半结构化数据，并支持实时查询和分析。

在以下情况下，可以考虑使用HBase来保存数据库：

1. 海量数据存储：HBase适用于存储海量数据的场景，可以处理PB级别的数据量。如果你的应用需要存储大量数据，HBase可以提供高可扩展性和高性能的存储解决方案。

2. 高吞吐量的读写需求：HBase具有高吞吐量的读写能力，适用于需要快速读写大量数据的场景。例如，日志处理、实时分析等应用场景。

3. 需要实时查询和分析：HBase支持实时查询和分析，可以通过使用HBase的行键索引来快速检索数据。这使得HBase非常适合需要实时查询和分析大规模数据集的应用。

4. 高可靠性和容错性要求：HBase具有高可靠性和容错性，可以自动在集群中进行数据复制和故障转移，保证数据的可用性和持久性。

5. 需要灵活的数据模型：HBase是一个面向列的数据库，可以存储具有不同结构的数据。相比传统的关系型数据库，HBase的数据模型更加灵活，可以根据应用的需要自由定义表结构。

总之，如果你的应用需要存储和处理海量数据、具有高吞吐量的读写需求、需要实时查询和分析、对可靠性和容错性有高要求，以及需要灵活的数据模型，那么使用HBase来保存数据库是一个不错的选择。

HBase是一个分布式的、面向列的、可扩展的数据库，适用于大数据场景下的数据存储和处理。它在以下情况下可以作为数据库的选择：

1. 高容量和高并发：HBase适用于需要存储大量数据且需要高并发读写的场景。它可以轻松处理PB级别的数据，并且可以支持成千上万个并发客户端。

2. 高可用性：HBase具有高可靠性和自动故障转移功能。它可以在集群中自动复制数据，并在节点故障时自动进行故障转移，从而确保数据的可用性。

3. 快速随机读写：HBase使用稀疏索引结构，可以快速随机读写数据。它支持高效的行级别读写操作，并且可以通过行键进行数据的快速检索。

4. 高扩展性：HBase可以轻松地扩展到大规模的集群。它可以通过添加更多的节点来增加存储容量和吞吐量，而不会影响现有的数据访问性能。

5. 强一致性：HBase保证数据的强一致性。它使用“写前日志”（WAL）来确保写操作的持久性，并使用多版本并发控制（MVCC）来处理读写冲突。

6. 复杂数据模型：HBase支持复杂的数据模型，可以存储具有多个版本、多个列族和复杂结构的数据。它可以满足不同类型数据的存储和查询需求。

在以下场景中，HBase可能不是最佳选择：

1. 小规模数据存储：如果数据量相对较小，且读写需求不高，使用HBase可能会过于复杂和冗余。

2. 需要复杂的查询操作：HBase的查询功能相对简单，不适用于复杂的查询需求。如果需要进行复杂的联合查询、聚合操作等，可能需要考虑其他数据库。

3. 需要事务支持：HBase不支持跨行或跨表的事务操作。如果需要对数据进行严格的事务控制，可能需要考虑其他数据库。

总之，使用HBase作为数据库取决于具体的应用场景和需求。如果需要处理大规模、高并发的数据存储和查询，且对数据的可靠性和可用性有较高的要求，那么HBase可能是一个不错的选择。