2. RowKey行键设计规范 2.1. RowKey四大特性 2.1.1 字符串类型
虽然行键在HBase中是以byte[]字节数组的形式存储的，但是建议在系统开发过程中将其数据类型设置为String类型，保证通用性；如果在开发过程中将RowKey规定为其他类型，譬如Long型，那么数据的长度将可能受限于编译环境等所规定的数据长度。
常用的行键字符串有以下几种：
纯数字字符串，譬如9559820140512；
数字+特殊分隔符，譬如95598-20140512;
数字+英文字母，譬如city20140512；
数字+英文字母+特殊分隔符，譬如city_20140512。
2.1.2 有明确意义RowKey的主要作用是为了进行数据记录的唯一性标示，但是唯一性并不是其全部，具有明确意义的行键对于应用开发、数据检索等都具有特殊意义。譬如上面的数字字符串9559820140512，其实际意义是这样：95598（电网客服电话）+20140512（日期）。
行键往往由多个值组合而成，而各个值的位置顺序将影响到数据存储和检索效率，所以在设计行键时，需要对日后的业务应用开发有比较深入的了解和前瞻性预测，才能设计出可尽量高效率检索的行键。
2.1.3 具有有序性RowKey是按照字典序存储，因此，设计RowKey时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。
举个例子：如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为RowKey的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE – timestamp作为RowKey，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。
2.1.4 具有定长性行键具有有序性的基础便是定长，譬如20140512080500、20140512083000，这两个日期时间形式的字符串是递增的，不管后面的秒数是多少，我们都将其设置为14位数字形式，如果我们把后面的0去除了，那么201405120805将大于20140512083，其有序性发生了变更。所以我们建议，行键一定要设计成定长的。
2.2. RowKey设计原则 2.2.1 RowKey长度原则Rowkey是一个二进制码流，Rowkey的长度被很多开发者建议说设计在10~100个字节，不过建议是越短越好，不要超过16个字节。
原因如下：
（1）数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果Rowkey过长比如100个字节，1000万列数据光Rowkey就要占用100*1000万=10亿个字节，将近1G数据，这会极大影响HFile的存储效率；
（2）MemStore将缓存部分数据到内存，如果Rowkey字段过长内存的有效利用率会降低，系统将无法缓存更多的数据，这会降低检索效率。因此Rowkey的字节长度越短越好。
（3）目前操作系统是都是64位系统，内存8字节对齐。控制在16个字节，8字节的整数倍利用操作系统的最佳特性。
2.2.2 RowKey散列原则如果Rowkey是按时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将Rowkey的高位作为散列字段，由程序循环生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个Regionserver实现负载均衡的几率。如果没有散列字段，首字段直接是时间信息将产生所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象，这样在做数据检索的时候负载将会集中在个别RegionServer，降低查询效率。
2.2.3 RowKey唯一原则必须在设计上保证其唯一性。
2.3. RowKey应用场景基于Rowkey的上述3个原则，应对不同应用场景有不同的Rowkey设计建议。
2.3.1 针对事务数据的RowKey设计事务数据是带时间属性的，建议将时间信息存入到Rowkey中，这有助于提示查询检索速度。对于事务数据建议缺省就按天为数据建表，这样设计的好处是多方面的。按天分表后，时间信息就可以去掉日期部分只保留小时分钟毫秒，这样4个字节即可搞定。加上散列字段2个字节一共6个字节即可组成唯一Rowkey。如下图所示：
事务数据Rowkey设计
第0字节
第1字节
第2字节
第3字节
第4字节
第5字节
…
散列字段
时间字段(毫秒)
扩展字段
0~65535(0x0000~0xFFFF)
0~86399999(0x00000000~0x05265BFF)
这样的设计从操作系统内存管理层面无法节省开销，因为64位操作系统是必须8字节对齐。但是对于持久化存储中Rowkey部分可以节省25%的开销。也许有人要问为什么不将时间字段以主机字节序保存，这样它也可以作为散列字段了。这是因为时间范围内的数据还是尽量保证连续，相同时间范围内的数据查找的概率很大，对查询检索有好的效果，因此使用独立的散列字段效果更好，对于某些应用，我们可以考虑利用散列字段全部或者部分来存储某些数据的字段信息，只要保证相同散列值在同一时间（毫秒）唯一。
2.3.2 针对统计数据的RowKey设计统计数据也是带时间属性的，统计数据最小单位只会到分钟（到秒预统计就没意义了）。同时对于统计数据我们也缺省采用按天数据分表，这样设计的好处无需多说。按天分表后，时间信息只需要保留小时分钟，那么0~1400只需占用两个字节即可保存时间信息。由于统计数据某些维度数量非常庞大，因此需要4个字节作为序列字段，因此将散列字段同时作为序列字段使用也是6个字节组成唯一Rowkey。如下图所示:
统计数据Rowkey设计
第0字节
第1字节
第2字节
第3字节
第4字节
第5字节
…
散列字段(序列字段）
时间字段(分钟)
扩展字段
0x00000000~0xFFFFFFFF)
0~1439(0x0000~0x059F)
同样这样的设计从操作系统内存管理层面无法节省开销，因为64位操作系统是必须8字节对齐。但是对于持久化存储中Rowkey部分可以节省25%的开销。预统计数据可能涉及到多次反复的重计算要求，需确保作废的数据能有效删除，同时不能影响散列的均衡效果，因此要特殊处理。
2.3.3 针对通用数据的RowKey设计通用数据采用自增序列作为唯一主键，用户可以选择按天建分表也可以选择单表模式。这种模式需要确保同时多个入库加载模块运行时散列字段（序列字段）的唯一性。可以考虑给不同的加载模块赋予唯一因子区别。设计结构如下图所示。
通用数据Rowkey设计
第0字节
第1字节
第2字节
第3字节
…
散列字段(序列字段）
扩展字段（控制在12字节内）
0x00000000~0xFFFFFFFF)
可由多个用户字段组成
2.3.4 支持多条件查询的RowKey设计
HBase按指定的条件获取一批记录时，使用的就是scan方法。 scan方法有以下特点：
（1）scan可以通过setCaching与setBatch方法提高速度（以空间换时间）；
（2）scan可以通过setStartRow与setEndRow来限定范围。范围越小，性能越高。
通过巧妙的RowKey设计使我们批量获取记录集合中的元素挨在一起（应该在同一个Region下），可以在遍历结果时获得很好的性能。
（3）scan可以通过setFilter方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。
在满足长度、三列、唯一原则后，我们需要考虑如何通过巧妙设计RowKey以利用scan方法的范围功能，使得获取一批记录的查询速度能提高。