HBase是一个分布式、面向列的开源数据库，它是基于Google的Bigtable论文实现的，主要用于存储海量的稀疏数据。HBase具有很多优点，比如高可用、高扩展、高性能、强一致性等，但是它也有一些缺点，比如复杂的架构、高昂的运维成本、低效的查询等。在使用HBase之前，我们需要了解它的特点，以及它不是什么。
首先，HBase不是一个关系型数据库，它没有SQL语言、事务支持、联合查询等功能，它也不适合存储结构化或半结构化的数据。HBase更适合存储非结构化或者键值对形式的数据，比如日志、文档、图片等。如果我们需要进行复杂的分析或者聚合操作，我们可以使用Hive或者Spark等工具来处理HBase中的数据。
其次，HBase不是一个实时数据库，它不能保证毫秒级别的响应时间，它也不适合存储频繁变化或者需要实时更新的数据。HBase更适合存储静态或者历史的数据，比如用户画像、推荐系统、搜索引擎等。如果我们需要实时处理或者流式计算，我们可以使用Kafka或者Storm等工具来配合HBase。
最后，HBase不是一个万能的数据库，它不能满足所有的业务需求，它也有一些局限性和挑战。比如，HBase需要大量的硬件资源和人力资源来维护和优化，它也需要考虑数据模型设计、负载均衡、容灾备份等问题。如果我们使用不当或者过度依赖HBase，我们可能会遇到性能下降、数据丢失、系统崩溃等风险。
HBase是一个强大而灵活的数据库，但是它也有一些特点和缺点，我们需要根据业务场景和数据特征来选择和使用它。在使用HBase之前，我们需要清楚地知道它不是什么，以免产生错误的期望和误解。