HBase是一个分布式的、面向列的数据库，它可以存储海量的结构化或半结构化数据，并提供高效的随机访问能力。HBase的数据模型是基于行键（row key）和列族（column family）的，每个表由多个行组成，每个行由一个唯一的行键标识，每个行包含一个或多个列族，每个列族包含一个或多个列限定符（column qualifier），每个列限定符下可以存储多个版本的值。HBase的数据存储是按照行键的字典序进行排序的，这样可以方便地进行范围扫描（scan）操作。
HBase提供了两种基本的查询方式：get和scan。get操作是根据行键精确查询某一行或某一列族或某一列限定符的数据，scan操作是根据起始行键和结束行键进行范围扫描，可以指定过滤器（filter）来对扫描结果进行条件过滤。HBase的get操作通常具有较高的性能，因为它可以直接定位到目标数据所在的位置，而不需要遍历其他无关的数据。而HBase的scan操作通常具有较低的性能，因为它需要扫描大量的数据，并且可能涉及到多个区域服务器（region server）之间的网络传输。
因此，如果要在HBase中进行条件查询，需要考虑以下几个影响因素和优化策略：
1.行键设计：行键是HBase中最重要的索引，它决定了数据在物理上的分布和访问方式。如果要进行条件查询，应该尽量将查询条件作为行键或行键的一部分，这样可以利用HBase的排序特性来缩小扫描范围，提高查询效率。例如，如果要根据时间范围来查询数据，可以将时间作为行键或行键前缀，这样可以直接指定起始行键和结束行键来进行扫描。如果要根据多个条件来查询数据，可以将多个条件按照优先级或出现频率进行组合，作为复合行键，这样可以利用HBase的前缀匹配特性来进行过滤。例如，如果要根据用户ID和商品ID来查询数据，可以将用户ID和商品ID拼接成一个复合行键，这样可以根据用户ID或用户ID+商品ID来进行扫描。
2.列族设计：列族是HBase中数据存储和访问的最小单元，它决定了数据在逻辑上的分组和压缩方式。如果要进行条件查询，应该尽量将相关的列放在同一个列族中，这样可以减少扫描时需要读取的文件数量和大小，提高查询效率。例如，如果要根据用户信息来查询数据，可以将用户相关的列放在同一个列族中，这样可以只读取该列族的文件。另外，也应该尽量减少列族的数量，因为每个列族都会产生一个存储文件（store file），过多的文件会增加扫描时需要打开和关闭的文件句柄数量，降低查询效率。
3.过滤器设计：过滤器是HBase中用于对扫描结果进行条件过滤的工具，它可以在客户端或服务器端进行过滤，以减少返回给客户端的数据量。如果要进行条件查询，应该尽量使用服务器端过滤器，这样可以减少网络传输的开销，提高查询效率。