首先，需要明确的是，Hbase写入速度比读取速度要快，根本原因LSM存储引擎

从存储引擎的角度分析

• Hbase底层的存储引擎为LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree)。
• LSM核心思想的核心就是放弃部分读能力，换取写入的最大化能力。LSM Tree ，这个概念就是结构化合并树的意思，它的核心思路其实非常简单，就是假定内存足够大，因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中，而可以先将最新的数据驻留在内存中，等到积累到最后多之后，再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的，可以通过合并排序的方式快速合并到一起)。
• LSM树的设计思想非常朴素：将对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘，不过读取的时候稍微麻烦，需要合并磁盘中历史数据和内存中最近修改操作，所以写入性能大大提升，读取时可能需要先看是否命中内存，否则需要访问较多的磁盘文件。极端的说，基于LSM树实现的HBase的写性能比MySQL高了一个数量级，读性能低了一个数量级。
• LSM树原理把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中，随着小树越来越大，内存中的小树会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。

参考博客：https://blog.csdn.net/liaoxiangui/article/details/80597056

Hbase为什么读取速度快

• HBase能提供实时计算服务主要原因是由其架构和底层的数据结构决定的，即由LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree) + HTable(region分区) + Cache决定——客户端可以直接定位到要查数据所在的HRegion server服务器，然后直接在服务器的一个region上查找要匹配的数据，并且这些数据部分是经过cache缓存的。
• 前面说过HBase会将数据保存到内存中，在内存中的数据是有序的，如果内存空间满了，会刷写到HFile中，而在HFile中保存的内容也是有序的。当数据写入HFile后，内存中的数据会被丢弃。

• HFile文件为磁盘顺序读取做了优化，按页存储。下图展示了在内存中多个块存储并归并到磁盘的过程，合并写入会产生新的结果块，最终多个块被合并为更大块。

  
  
  hbase读取速度快
• 多次刷写后会产生很多小文件，后台线程会合并小文件组成大文件，这样磁盘查找会限制在少数几个数据存储文件中。HBase的写入速度快是因为它其实并不是真的立即写入文件中，而是先写入内存，随后异步刷入HFile。所以在客户端看来，写入速度很快。另外，写入时候将随机写入转换成顺序写，数据写入速度也很稳定。
• 而读取速度快是因为它使用了LSM树型结构，而不是B或B+树。磁盘的顺序读取速度很快，但是相比而言，寻找磁道的速度就要慢很多。HBase的存储结构导致它需要磁盘寻道时间在可预测范围内，并且读取与所要查询的rowkey连续的任意数量的记录都不会引发额外的寻道开销。比如有5个存储文件，那么最多需要5次磁盘寻道就可以。而关系型数据库，即使有索引，也无法确定磁盘寻道次数。而且，HBase读取首先会在缓存（BlockCache）中查找，它采用了LRU（最近最少使用算法），如果缓存中没找到，会从内存中的MemStore中查找，只有这两个地方都找不到时，才会加载HFile中的内容，而上文也提到了读取HFile速度也会很快，因为节省了寻道开销。

举例：
A：如果快速查询（从磁盘读数据），hbase是根据rowkey查询的，只要能快速的定位rowkey, 就能实现快速的查询，主要是以下因素：
1、hbase是可划分成多个region，你可以简单的理解为关系型数据库的多个分区。
2、键是排好序了的
3、按列存储的

• 首先，能快速找到行所在的region(分区)，假设表有10亿条记录，占空间1TB, 分列成了500个region, 1个region占2个G. 最多读取2G的记录，就能找到对应记录；
• 其次，是按列存储的，其实是列族，假设分为3个列族，每个列族就是666M， 如果要查询的东西在其中1个列族上，1个列族包含1个或者多个HStoreFile，假设一个HStoreFile是128M， 该列族包含5个HStoreFile在磁盘上. 剩下的在内存中。
• 再次，是排好序了的，你要的记录有可能在最前面，也有可能在最后面，假设在中间，我们只需遍历2.5个HStoreFile共300M
• 最后，每个HStoreFile(HFile的封装)，是以键值对（key-value）方式存储，只要遍历一个个数据块中的key的位置，并判断符合条件可以了。 一般key是有限的长度，假设跟value是1:19（忽略HFile上其它块），最终只需要15M就可获取的对应的记录，按照磁盘的访问100M/S，只需0.15秒。 加上块缓存机制（LRU原则），会取得更高的效率。

B：实时查询

• 实时查询，可以认为是从内存中查询，一般响应时间在1秒内。HBase的机制是数据先写入到内存中，当数据量达到一定的量（如128M），再写入磁盘中， 在内存中，是不进行数据的更新或合并操作的，只增加数据，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了HBase I/O的高性能。
• 实时查询，即反应根据当前时间的数据，可以认为这些数据始终是在内存的，保证了数据的实时响应。

参考博客：https://blog.csdn.net/keda8997110/article/details/50916800