1、 Hbase适合大量插入同时又有读的情况。输入一个Key获取一个value或输入一些key获得一些value。
2、 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度。Hbase的操作，它可以往数据里面insert，也可以update一些数据，但update的实际上也是insert，只是插入一个新的时间戳的一行。Delete数据，也是insert，只是insert一行带有delete标记的一行。Hbase的所有操作都是追加插入操作。Hbase是一种日志集数据库。它的存储方式，像是日志文件一样。它是批量大量的往硬盘中写，通常都是以文件形式的读写。这个读写速度，就取决于硬盘与机器之间的传输有多快。
而Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间。它经常的操作时随机读写。要update一个数据，先要在硬盘中找到这个block，然后把它读入内存，在内存中的缓存中修改，过段时间再回写回去。由于你寻找的block不同，这就存在一个随机的读。硬盘的寻道时间主要由转速来决定的。而寻道时间，技术基本没有改变，这就形成了寻道时间瓶颈。
3、 Hbase中数据可以保存许多不同时间戳的版本（即同一数据可以复制许多不同的版本，准许数据冗余，也是优势）。数据按时间排序，因此Hbase特别适合寻找按照时间排序寻找Top n的场景。找出某个人最近浏览的消息，最近写的N篇博客，N种行为等等，因此Hbase在互联网应用非常多。
4、 Hbase的局限。只能做很简单的Key-value查询。它适合有高速插入，同时又有大量读的操作场景。而这种场景又很极端，并不是每一个公司都有这种需求。在一些公司，就是普通的OLTP（联机事务处理）随机读写。在这种情况下，Oracle的可靠性，系统的负责程度又比Hbase低一些。而且Hbase局限还在于它只有主键索引，因此在建模的时候就遇到了问题。比如，在一张表中，很多的列我都想做某种条件的查询。但却只能在主键上建快速查询。所以说，不能笼统的说那种技术有优势。
5、 Oracle是行式数据库，而Hbase是列式数据库。列式数据库的优势在于数据分析这种场景。数据分析与传统的OLTP的区别。数据分析，经常是以某个列作为查询条件，返回的结果也经常是某一些列，不是全部的列。在这种情况下，行式数据库反应的性能就很低效。
行式数据库：Oracle为例，数据文件的基本组成单位：块/页。块中数据是按照一行行写入的。这就存在一个问题，当我们要读一个块中的某些列的时候，不能只读这些列，必须把这个块整个的读入内存中，再把这些列的内容读出来。换句话就是：为了读表中的某些列，必须要把整个表的行全部读完，才能读到这些列。这就是行数据库最糟糕的地方。
列式数据库：是以列作为元素存储的。同一个列的元素会挤在一个块。当要读某些列，只需要把相关的列块读到内存中，这样读的IO量就会少很多。通常，同一个列的数据元素通常格式都是相近的。这就意味着，当数据格式相近的时候，数据就可以做大幅度的压缩。所以，列式数据库在数据压缩方面有很大的优势，压缩不仅节省了存储空间，同时也节省了IO。（这一点，可利用在当数据达到百万、千万级别以后，数据查询之间的优化，提高性能，示场景而定）
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