合理的表设计与列族参数，能显著提升 HBase 的读写性能并节省存储。下面按"常用配置"与"场景建议"两部分说明。配置修改一般通过建表时指定，或对已有列族执行 alter 命令生效。

常用配置项

配置项	说明	设置示例
COMPRESSION	列族压缩算法。建议采用SNAPPY，	alter 'test', NAME => 'cf', COMPRESSION => 'SNAPPY'
DATA_BLOCK_ENCODING	数据块编码，减少行键重复。推荐 FAST_DIFF。	alter 'test', NAME => 'cf', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'
BLOOMFILTER	Bloom 过滤器，减少随机点查的无效文件扫描。ROW 或 ROWCOL。	alter 'test', NAME => 'cf', BLOOMFILTER => 'ROW'
TTL	数据存活时间，单位秒。到期数据在 Major Compaction 时被清理。	alter 'test', NAME => 'cf', TTL => 2592000
预分区	建表时按 RowKey 范围切分 Region，避免初始单 Region 热点。	create 'test', {NAME => 'f1'}, {NUMREGIONS => 50, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

说明

创建表时即可同时指定压缩与编码：create 't1', {NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'}。修改已有列族的压缩或编码后，需等待 Compaction 执行方才真正生效。

注意

Major Compaction（大合并）周期参数 hbase.hregion.majorcompaction 默认 7 天，设为 0 表示关闭周期合并。大合并会消耗大量 IO 与 CPU，非必要不建议自行频繁修改；

按场景的建议

业务场景	建议
高并发写入、值较大	列族开启 SNAPPY 压缩；行键做加盐/哈希打散，避免写热点。
冷数据、偶尔查询	设置 TTL 自动清理过期数据。
随机点查为主	开启 Bloom 过滤器（ROW 或 ROWCOL），减少无效 HFile 扫描。
行键长或列多	数据块编码使用 FAST_DIFF，节省存储与内存。
时间序列 / 日志	行键用"哈希前缀 + 反转时间戳"组合，最新数据排在前、写入分散无热点；按需预分区。