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HBase是三維有序存儲的，通過rowkey（行鍵），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（時間戳）這個三個維度可以對HBase中的數據進行快速定位。
HBase中rowkey可以唯一標識一行記錄，在HBase查詢的時候，有兩種方式：
1、通過get方式，指定rowkey獲取唯一一條記錄
2、通過scan方式，設置startRow和stopRow參數進行範圍匹配
3、全表掃描，即直接掃描整張表中所有行記錄
rowkey長度原則:
rowkey是一個二進制碼流，可以是任意字符串，最大長度64kb，實際應用中一般爲10-100bytes，以byte[]形式保存，一般設計成定長。建議越短越好，不要超過16個字節，原因如下：
數據的持久化文件HFile中是按照KeyValue存儲的，如果rowkey過長，比如超過100字節，1000w行數據，光rowkey就要佔用100*1000w=10億個字節，將近1G數據，這樣會極大影響HFile的存儲效率；
MemStore將緩存部分數據到內存，如果rowkey字段過長，內存的有效利用率就會降低，系統不能緩存更多的數據，這樣會降低檢索效率。
目前操作系統都是64位系統，內存8字節對齊，控制在16個字節，8字節的整數倍利用了操作系統的最佳特性。
rowkey散列原則:
如果rowkey按照時間戳的方式遞增，不要將時間放在二進制碼的前面，建議將rowkey的高位作爲散列字段，由程序隨機生成，低位放時間字段，這樣將提高數據均衡分佈在每個RegionServer，以實現負載均衡的機率。如果沒有散列字段，首字段直接是時間信息，所有的數據都會集中在一個RegionServer上，這樣在數據檢索的時候負載會集中在個別的RegionServer上，造成熱點問題，會降低查詢效率。
rowkey唯一原則:
必須在設計上保證其唯一性，rowkey是按照字典順序排序存儲的，因此，設計rowkey的時候，要充分利用這個排序的特點，將經常讀取的數據存儲到一塊，將最近可能會被訪問的數據放到一塊。
什麼是熱點：
HBase中的行是按照rowkey的字典順序排序的，這種設計優化了scan操作，可以將相關的行以及會被一起讀取的行存取在臨近位置，便於scan。然而糟糕的rowkey設計是熱點的源頭。熱點發生在大量的client直接訪問集羣的一個或極少數個節點（訪問可能是讀，寫或者其他操作）。大量訪問會使熱點region所在的單個機器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用，這也會影響同一個RegionServer上的其他region，由於主機無法服務其他region的請求。設計良好的數據訪問模式以使集羣被充分，均衡的利用。
爲了避免寫熱點，設計rowkey使得不同行在同一個region，但是在更多數據情況下，數據應該被寫入集羣的多個region，而不是一個。
下面是一些常見的避免熱點的方法以及它們的優缺點：
- 加鹽
這裏所說的加鹽不是密碼學中的加鹽，而是在rowkey的前面增加隨機數，具體就是給rowkey分配一個隨機前綴以使得它和之前的rowkey的開頭不同。分配的前綴種類數量應該和你想使用數據分散到不同的region的數量一致。加鹽之後的rowkey就會根據隨機生成的前綴分散到各個region上，以避免熱點。
- 哈希
哈希會使同一行永遠用一個前綴加鹽。哈希也可以使負載分散到整個集羣，但是讀卻是可以預測的。使用確定的哈希可以讓客戶端重構完整的rowkey，可以使用get操作準確獲取某一個行數據
- 反轉
第三種防止熱點的方法時反轉固定長度或者數字格式的rowkey。這樣可以使得rowkey中經常改變的部分（最沒有意義的部分）放在前面。這樣可以有效的隨機rowkey，但是犧牲了rowkey的有序性。
反轉rowkey的例子
以手機號爲rowkey，可以將手機號反轉後的字符串作爲rowkey，這樣的就避免了以手機號那樣比較固定開頭導致熱點問題
- 時間戳反轉
一個常見的數據處理問題是快速獲取數據的最近版本，使用反轉的時間戳作爲rowkey的一部分對這個問題十分有用，可以用Long.Max_Value - timestamp追加到key的末尾，例如[key][reverse_timestamp],[key]的最新值可以通過scan [key]獲得[key]的第一條記錄，因爲HBase中rowkey是有序的，第一條記錄是最後錄入的數據。
比如需要保存一個用戶的操作記錄，按照操作時間倒序排序，在設計rowkey的時候，可以這樣設計
[userId反轉][Long.Max_Value - timestamp]，在查詢用戶的所有操作記錄數據的時候，直接指定反轉後的userId，startRow是[userId反轉][000000000000],stopRow是[userId反轉][Long.Max_Value - timestamp]
如果需要查詢某段時間的操作記錄，startRow是[user反轉][Long.Max_Value - 起始時間]，stopRow是[userId反轉][Long.Max_Value - 結束時間]