1.Column Family
由于Hbase是一个面向列族的存储器，调优和存储都是在列族这个层次上进行的，最好使列族成员都有相同的"访问模式(access pattern)"和大小特征。
在一张表里不要定义太多的column family。目前Hbase并不能很好的处理超过2~3个column family的表。因为某个column family在flush的时候，它邻近的column family也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多的I/O。
2.Row Key
1).长度原则：Rowkey可以是最大长度64KB的字符串。建议是越短越好，不要超过16个字节。原因①：数据的持久化文件HFile中是按照Key/Value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；原因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。原因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).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。
3).唯一原则：必须在设计上保证其唯一性。Rowkey是按照字典序存储，因此，设计row key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row key的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE – timestamp作为row key，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。
3.In Memory
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。
4.Max Version
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(intmaxVersions)设置表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)。
5.Time to Live(设置数据存储的生命周期)
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(inttimeToLive)设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除，例如如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。
6.Compact & Split
在HBase中，数据在更新时首先写入日志(HLog)和内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，当MemStore累计到一定阈值时，就会将内存中数据Flush到磁盘上，形成一个StoreFile。与此同时， 系统会在zookeeper中记录一个redo point，表示这个时刻之前的变更已经持久化了(minor compact)。
StoreFile是只读的，一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后，就会进行一次合并(major compact)，将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到一定阈值后，又会对 StoreFile进行分割(split)，等分为两个StoreFile。
由于对表的更新是不断追加的，处理读请求时，需要访问Store中全部的StoreFile和MemStore，将它们按照row key进行合并，由于StoreFile和MemStore都是经过排序的，并且StoreFile带有内存中索引，通常合并过程还是比较快的。
实际应用中，可以考虑必要时手动进行major compact，将同一个row key的修改进行合并形成一个大的StoreFile。同时，可以将StoreFile设置大些，减少split的发生。
7.Pre-Creating Regions
默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。