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的数据，并提供快速的随机访问能力。HBase表是由行和列组成的，每一行有一个唯一的行键，每一列有一个列族和一个列限定符。HBase表中的数据是按照行键的字典序排序的，这样可以方便地进行范围扫描。
HBase提供了多种方式来查询表中的数据，包括：
1.Get：根据行键获取一行或多行数据，可以指定列族或列限定符来过滤不需要的数据。
2.Scan：根据起始行键和结束行键扫描一段范围内的数据，可以指定过滤器、缓存大小、批量大小等参数来控制扫描的效率和精度。
3.Filter：在Get或Scan操作中使用过滤器来进一步筛选数据，HBase提供了多种类型的过滤器，例如行键过滤器、列值过滤器、正则表达式过滤器等，也可以自定义过滤器。
4.Coprocessor：在HBase服务器端执行自定义的逻辑，可以减少网络传输和客户端处理的开销，提高查询性能。
HBase表数据查询的性能和效果取决于多个因素，例如表结构设计、数据分布、查询参数设置等。为了优化HBase表数据查询，可以遵循以下一些技巧和实践：
1.合理地设计表结构，避免使用过长或过短的行键，避免使用过多或过少的列族，避免使用稀疏或重复的列限定符。
2.合理地预分区表，根据数据量和访问模式选择合适的分区算法和分区数，避免出现热点区域或空闲区域。
3.合理地压缩表数据，根据数据特征选择合适的压缩算法和压缩级别，减少存储空间和网络传输的开销。
4.合理地设置查询参数，根据查询需求选择合适的Get或Scan操作，合理地使用过滤器和协处理器，调整缓存大小和批量大小等参数。
5.合理地监控和调优表性能，使用HBase自带的工具或第三方工具来收集和分析表状态、区域服务器状态、查询日志等信息，及时发现和解决性能问题。
HBase是一个强大而灵活的数据库系统，它可以支持多种场景下的大数据应用。通过了解HBase表数据查询的原理和方法，并采用一些优化技巧和实践，可以提高HBase表数据查询的效率和质量。