10亿左右的数据量mongodb可以胜任吗还是说需要使用Hbase这种数据库

如果你的主要需求是查询，那么hbase显然不符合你的需求，因为hbase擅长于写多读少的场景，它的region结构主要是面向列簇在memstore中也就是内存中缓冲写入的近期数据，然后定期定量刷新到磁盘上，这种机制非常有利于高速写入，在查询上查询近期热点数据的优势很明显博彩问答，从memstore中查询近期数据博彩问答，从专门用于缓存的blockcache中，查询热点数据，因为它基于LRU机制。
但是作为模糊查询这就有问题了，模糊查询的效率关键在于二级索引，但是hbase的设计主要是通过行键实现列簇下，面向一级索引的lsm-tree结构，配合布隆过滤器，实现高效的数据扫描匹配。模糊查询往往需要借助Mr或者spark计算引擎来实现，因此非常不适合模糊查询的需求。
相比较下，MongoDB更适合你的需求，它具有和传统数据库一样的，构建在B树索引之上，具有成熟的字段二级索引，非常适合模糊查找，但是MongoDB对于集合join关联查询并不行，往往需要文档嵌套结构或者多次文档查找来解决，因此关键看你的需求这种文档关联的查询是否多，如果不是很复杂的关联，那么MongoDB的集合分片shard可以更好的对十亿级数据集合进行切分，分布在不同的副本节点上，通过路由器实现多点查询，单点聚合，那么十亿级数据的模糊查找问题不算大。
关键是看MongoDB关联操作的复杂性有多大，是否影响查询效率。要是特别复杂的业务关联查找，最好考虑优化MySQL分区或者postgresql并行这种单机模式是否能快速查询解决，或许查询效果会更好，再或者考虑tidb这种分布式关系数据库来解决。

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