HBase与关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）对比
- 数据模型：HBase采用列式存储（数据按列族组织，适合稀疏数据），模式灵活（列可动态增减）；关系型数据库采用行式存储（数据按行组织，预定义Schema，强结构化）。
- 扩展性：HBase支持水平扩展（通过增加RegionServer节点扩展集群，处理PB级数据）；关系型数据库主要通过垂直扩展（升级服务器硬件，如增加内存、CPU）提升性能，水平扩展需分库分表（复杂度高）。
- 事务支持：关系型数据库（如MySQL的InnoDB引擎）支持ACID事务（保证数据强一致性，适合转账、订单等场景）；HBase仅支持单行事务（最终一致性，不适合复杂事务需求）。
- 查询能力：关系型数据库支持标准SQL（丰富的查询语法，如JOIN、GROUP BY、子查询，适合复杂关联分析）；HBase需通过API或类SQL工具（如Apache Phoenix）查询，主要支持按RowKey查询（效率高），复杂查询（如多表关联）性能较差。
- 性能：HBase的列式存储和LSM树结构使其在大规模数据写入（如日志、用户行为数据）和实时随机读取（如用户画像查询）时性能更优（写入可达每秒10万条记录）；关系型数据库在小规模数据复杂查询（如报表统计）时性能更稳定，大规模数据下查询性能会明显下降。
- 适用场景：HBase适合大数据OLAP场景（海量数据存储、实时分析，如日志处理、实时监控、时序数据存储）；关系型数据库适合传统OLTP场景（需要事务支持、复杂查询，如电商订单、金融交易、企业ERP系统）。
HBase与文档型数据库（如MongoDB）对比
- 数据模型：HBase是列式存储（数据按列族组织，适合结构化数据）；MongoDB是文档型数据库（数据以BSON文档形式存储在集合中，支持嵌套结构，适合半结构化/非结构化数据，如JSON、XML）。
- 查询灵活性：MongoDB支持丰富的查询语言（可根据文档任意字段查询，支持索引、聚合管道、全文检索），适合复杂查询（如内容管理系统中的文章搜索、用户行为分析中的多维度统计）；HBase主要通过RowKey查询（效率高，但无法直接按非RowKey字段查询），复杂查询需借助Phoenix或二次开发。
- 一致性：HBase提供强一致性（分布式环境下保证数据同步，适合需要数据准确性的场景，如实时监控系统）；MongoDB在高可用模式下（如副本集）采用最终一致性（数据同步有延迟，适合对实时性要求不高的场景，如物联网设备数据采集）。
- 扩展性：两者均支持水平扩展（HBase通过Region分片，MongoDB通过自动分片），但HBase的扩展更侧重大规模数据存储（依赖HDFS的分布式存储能力），MongoDB的扩展更侧重高吞吐量（适合文档型数据的快速读写）。
- 适用场景：HBase适合大规模结构化数据存储与实时分析（如日志分析、时序数据存储、实时推荐系统）；MongoDB适合灵活数据模型与复杂查询（如内容管理系统、博客平台、用户画像存储、物联网设备元数据管理）。
HBase与PostgreSQL对比
- 架构定位：HBase是分布式NoSQL数据库（专注于大规模数据存储与高吞吐量，兼容Hadoop生态）；PostgreSQL是功能强大的开源关系型数据库（支持ACID事务、复杂查询、JSONB等扩展，适合标准化数据处理）。
- 数据存储：HBase采用列式存储（适合大数据分析，减少IO开销）；PostgreSQL采用行式存储（适合事务处理，提高单行读写效率）。
- 功能特性：PostgreSQL支持复杂查询（如窗口函数、递归查询、GIS扩展）、事务完整性（适合银行转账、库存管理等场景）、JSONB（半结构化数据处理）；HBase专注于大规模数据存储（列族设计、分布式架构），复杂查询需借助外部工具（如Phoenix）。
- 性能：HBase在大规模数据写入（如物联网传感器数据）和实时随机读取（如用户实时位置查询）时性能更优；PostgreSQL在小规模数据复杂查询（如报表生成、数据挖掘）时性能更稳定，适合OLTP场景。
- 适用场景：HBase适合大数据OLAP场景（海量数据存储、实时分析，如电商日志分析、实时监控系统）；PostgreSQL适合传统OLTP场景（需要复杂查询、事务支持，如企业数据库、地理信息系统GIS、金融风控）。