每一列的值或单元格的值都具有时间戳，默认有系统指定，也可以用户显示设置。存储的时候一个列的多个版本按时间戳倒序排序。用户可以设置保留的最大的版本数。此外还支持谓词删除(predicate deletion), 如保留过去一周内写入的值。

存取模型

Hbase是一个稀疏的、分布式的、持久化的、多维的映射，由行键、列键和时间戳进行索引。

于是就有了对应的数据存取模型: (Table, RowKey, Family, Column, Timestamp)->Value

可以用一种更像编程语言的风格表示:
```
SortedMap<
  RowKey, List<
    SortedMap<
      Column, List<
        Value, TimeStamp
      >
    >
  >
>
```
事务

行数据的存取是原子的(atomic), 可以读写任意数目的列。目前还不支持跨行事务和跨表事务。原子存取也是促成系统架构具有强一致性(strictly consistent)的一个因素。

使用多版本和时间戳同样能帮助解决应用层一致性问题

Region

Hbase中拓展和负载均衡的基本单元称为region, region本质上是以行键排序的连续存储的区间。

一张表初始只有一个region，用户开始向表中插入数据时，系统会检查这个region的大小，确保其不超过配置的最大值。如果超过了限制，系统会在中间键(middle key)处将这个region拆分成两个大致相等的子region

Regions

每一个region只能由一台region服务器(region server加载)，每一台region服务器可以同时加载多个region。

region拆分和服务相当于其他系统提供的自动分区(autosharding)。当一个服务器上的region出现故障后，该服务器上的region可以快速回复，并获得细粒度的负责均衡。

存储API

Hbase没有提供查询数据的特定域查询语言，如SQL，数据存取不是以申明的形式完成的，而是通过客户端API以纯粹的命令完成的。

数据存储在存储文件中(store file)，称为HFile, HFile中存储的是经过排序的键值映射结构。

HFile内部由连续的块组成，块的索引信息存储在文件的尾部。每个块的大小是64KB，可以配置块大小，存储文件提供了一个设定起始和终止行键范围的API用于扫描特定的值。

HFile通常保存在HDFS中，HDFS提供了一个可拓展、持久的、冗余的Hbase存储层。

每次数据更新的时候，都会将数据记录在提交日志(commit log)中，在Hbase中叫预写日志write-ahead log，然后才会将这些数据写入内存中的memstore中。

内存写入的数据超过给定的阈值，系统会将这部分数据移出内存作为HFile文件写入磁盘中，然后丢弃对应的commit log。写入的数据是已经排好序的，因此HFile不需要做其他特殊处理。

WAL的用处是用在内存数据在服务器奔溃前没有写入到磁盘，通过WAL来进行恢复。

因为存储文件是不可改变的，所以无法通过移除某个键值对来简单的删除值。通过对row打删除标记(delete marker, 又称为墓碑标记)，表明给定的行已被删除的事实。检索的过程中，客户端读不到值

内存中的数据写入磁盘中，会产生很多小的HFile，需要将小的文件合并成大的文件。