1.概述
HBase是一个实时的非关系型数据库，用来存储海量数据。但是，在实际使用场景中，在使用HBase API查询HBase中的数据时，有时会发现数据查询会很慢。本篇博客将从客户端优化和服务端优化两个方面来介绍，如何提高查询HBase的效率。

2.内容
这里，我们先给大家介绍如何从客户端优化查询速度。

2.1 客户端优化
客户端查询HBase，均通过HBase API的来获取数据，如果在实现代码逻辑时使用API不当，也会造成读取耗时严重的情况。

2.1.1 Scan优化
在使用HBase的Scan接口时，一次Scan会返回大量数据。客户端向HBase发送一次Scan请求，实际上并不会将所有数据加载到本地，而是通过多次RPC请求进行加载。这样设计的好处在于避免大量数据请求会导致网络带宽负载过高影响其他业务使用HBase，另外从客户端的角度来说可以避免数据量太大，从而本地机器发送OOM（内存溢出）。

默认情况下，HBase每次Scan会缓存100条，可以通过属性hbase.client.scanner.caching来设置。另外，最大值默认为-1，表示没有限制，具体实现见源代码：

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/**
* @return the maximum result size in bytes. See {@link #setMaxResultSize(long)}
*/
public long getMaxResultSize() {
return maxResultSize;
}

/**
* Set the maximum result size. The default is -1; this means that no specific
* maximum result size will be set for this scan, and the global configured
* value will be used instead. (Defaults to unlimited).
*
* @param maxResultSize The maximum result size in bytes.
*/
public Scan setMaxResultSize(long maxResultSize) {
this.maxResultSize = maxResultSize;
return this;
}
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一般情况下，默认缓存100就可以满足，如果数据量过大，可以适当增大缓存值，来减少RPC次数，从而降低Scan的总体耗时。另外，在做报表曾显时，建议使用HBase分页来返回Scan的数据。

2.1.2 Get优化
HBase系统提供了单条get数据和批量get数据，单条get通常是通过请求表名+rowkey，批量get通常是通过请求表名+rowkey集合来实现。客户端在读取HBase的数据时，实际是与RegionServer进行数据交互。在使用批量get时可以有效的较少客户端到各个RegionServer之间RPC连接数，从而来间接的提高读取性能。批量get实现代码见org.apache.hadoop.hbase.client.HTable类：

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public Result[] get(List gets) throws IOException {
if (gets.size() == 1) {
return new Result[]{get(gets.get(0))};
}
try {
Object[] r1 = new Object[gets.size()];
batch((List