Replication
架构模型（此处以
Innodb
为例，不涉及别的存储引擎）。
HBase
：底层使用
HDFS
（存储计算分离），支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql
数据库。天然分布式（数据分片、故障自恢复
)
，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql
。
1
、数据存储方式
1
）
MySQL
MySQL
采用行存储，
MySQL
行存储的方式比较适合
OLTP
业务。
MySQL
优点：
体积小、速度快、总体拥有成本低，开源；
支持多种操作系统；
是开源数据库，提供的接口支持多种语言连接操作 ；
MySql
有一个非常灵活而且安全的权限和口令系统。当客户与
MySql
服务器连接时，他们之间所有
的口令传送被加密，而且
MySql
支持主机认证；
支持
ODBC for Windows
， 支持所有的
ODBC 2.5
函数和其他许多函数， 可以用
Access
连接
MySql
服务器， 使得应用被扩展；
以针对不同的应用进行相应的修改；
拥有一个非常快速而且稳定的基于线程的内存分配系统，可以持续使用面不必担心其稳定性；
MySQL
同时提供高度多样性，能够提供很多不同的使用者介面，包括命令行客户端操作，网页浏览器，以及各式各样的程序语言介面，例如C+
，
Perl
，
Java
，
PHP
，以及
Python
。你可以使用事先包装好的客户端，或者干脆自己写一个合适的应用程序。MySQL
可用于
Unix
，
Windows
，以及
OS/2
等平台，因此它可以用在个人电脑或者是服务器上。
MySQL
缺点：
不支持热备份；
权限时才发生改变；
MySQL
的价格随平台和安装方式变化。
Linux
的
MySQL
如果由用户自己或系统管理员而不是第三方
安装则是免费的，第三方案则必须付许可费。
Unix
或
linux
自行安装 免费 、
Unix
或
Linux
第三方安装收费。
2
）
HBase
HBase
是面向列的
NoSql
数据库，列存储的方式比较适合
OLAP
业务，而
HBase
采用了列族的方式平衡了OLTP和
OLAP
，支持水平扩展，如果数据量比较大、对性能要求没有那么高、并且对事务没有要求的话，HBase
也是个不错的选择。
HBase
优点：
列的可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间
HBase
自动切分数据，使得数据存储自动具有水平
scalability
HBase
可以提供高并发读写操作的支持
HBase
缺点：
不能支持条件查询，只支持按照
Row key
来查询
暂时不能支持
Master server
的故障切换，当
Master
宕机后，整个存储系统就会挂掉（
HBase
虽然本身不能故障切换，但是可以配合ZooKeeper
来实现
HMaster
主备节点的
failover
）
2
、适用场景
3
、关系型数据库
优点：
数据之间有关系，进行数据的增删改查的时候是非常方便的；
关系型数据库是有事务操作的，保证数据的完整性和一致性
缺点：
因为数据和数据是有关系的，底层是运行了大量的算法，大量算法会降低系统的效率，会降低性能
面对海量数据的增删改查的时候会显的无能为力
海量数据对数据进行维护变得非常的无力
因此，关系型数据库适合处理一般量级的数据
4
、非关系型数据库
优点：
海量数据的增删改查是可以的
海量数据的维护和处理非常轻松
缺点：
数据和数据没有关系，他们之间就是单独存在的
非关系数据库没有关系，没有强大的事务关系，没有保证数据的完整性和安全性
