像HBase这样的列式NoSQL数据库中，复杂查询是如何工作的？

像HBase这样的列式NoSQL数据库按列族内的列组织数据，能够高效检索和压缩特定属性子集。复杂查询不仅限于简单的基于键的查找，还涉及行范围扫描、跨列值过滤或聚合等操作。这种能力对于分析海量数据集至关重要，尤其是在时间序列分析、日志处理或OLAP工作负载中常见的大规模扫描操作场景中。 HBase主要通过范围扫描结合服务器端过滤器（如RowFilter、SingleColumnValueFilter、PageFilter）来处理复杂查询。虽然缺乏原生连接或复杂的SQL语法，但它通过协处理器（Observer或Endpoint类型）支持聚合和自定义处理逻辑。这些用户定义的函数直接在RegionServer上执行代码，将计算推送到更接近数据的位置。性能关键取决于精心的模式设计，尤其是行键结构以实现均匀分布和数据局部性，以及利用列式特性进行选择性投影。 实现复杂查询包括定义特定的Scan对象、应用必要的过滤器链，以及可选地利用协处理器进行分布式计算。例如，统计符合条件的记录会利用FilterList和自定义的端点协处理器。关键步骤包括根据访问模式优化行键设计、适当构建列族、执行过滤扫描，以及在原生功能不足时部署协处理器。这通过支持对海量数据集的可扩展分析来交付业务价值，尽管为了达到最佳效率，通常比行式存储需要更多的前期模式规划。