在HBase中查询数据时，可以采用以下技巧来提高查询效率和性能：
- 使用正确的索引：合理设置索引，尤其是单列索引和复合索引，可以显著减少扫描的数据量，从而加快查询速度。
- 合理设置分区和列族：预先对数据进行分区，避免全表扫描，可以提高查询性能。同时，合理设置列族数量，根据数据分布调整分区范围，也能优化查询效率。
- 避免全表扫描：尽量使用索引和过滤器进行查询，避免使用SELECT *语句，只查询需要的字段，可以减少不必要的数据传输和查询时间。
- 使用缓存：利用HBase的缓存机制，将热点数据缓存到内存中，可以加速查询过程。
- 使用合适的过滤器：根据查询需求选择合适的过滤器，可以减少不必要的数据传输和查询时间。
- 使用批量操作：尽量使用批量操作来减少RPC调用次数，提高查询性能。
- 优化数据模型：根据实际情况优化数据模型，避免不必要的列族和列族之间的冗余数据，可以减少查询时的数据扫描量。
- 调整HBase配置：根据实际情况调整HBase的配置参数，如调整RegionServer的数量、缓存大小等，以提高查询性能。
- 根据时间戳查询：设置时间戳范围来查询最新的数据，适用于需要获取最新数据的场景。
- 使用HBase Coprocessor：实现自定义查询逻辑，可以在数据读取的过程中执行自定义逻辑，提高查询效率。
通过上述技巧，可以有效地提高HBase的查询效率和性能，从而更好地满足大数据处理的需求。