合理的数据模型极大地提高HBase的性能通过将数据按照广告主、用户行为等维度进行分区，以减少访问磁盘的次数。

通过调整Region Server的数量和分布，有效地分摊服务器的压力，提高系统的吞吐量。

HBase提供了种名为Block Cache的缓存机制，将经常访问的数据存储在内存中，减少对硬盘的读取。

对于查询频繁的数据为其建立索引，加快查询速度。

对于大量的写入操作采用批处理的方式，次性将多个操作提交给HBase，降低网络延迟。

对于不同的行业，如通信业、互动传媒、烟草等，他们在提升HBase吞吐量的需求和方法可能会有所不同。

对于通信业，由于其数据量巨大，对系统吞吐量的要求非常高。因此，他们可能更多的Region Server，且采用更高效的缓存策略。

对于互动传媒，由于其业务特点是实时性强、数据变化快，他们可能更加灵活的数据模型设计，以及更快的索引更新机制。