Apache HBase 之所以快速，主要归功于其设计和实现的几个关键特性和优化。
下面是一些重要的原因：
分布式架构：HBase是一个分布式数据库，数据存储在多个节点上，可以水平扩展。这使得HBase能够处理大规模数据，并且能够通过添加更多的服务器节点来提高性能。
列式存储：HBase采用了列式存储模型，将数据按列存储在一起，而不是按行存储。这种设计使得读取特定列的数据变得非常高效，因为只需要检索所需列的数据而不必读取整行。
压缩技术：HBase支持多种压缩算法，可以有效地减小数据的存储空间，减少磁盘的IO操作，从而提高了数据的读取和写入性能。
内存缓存：HBase使用了多层次的缓存机制，包括块缓存（Block Cache）和内存缓存（MemStore）等，这些缓存可以加速数据的访问，减少了对磁盘的依赖。
快速的写入：HBase的写入操作非常高效，数据首先被写入内存中的MemStore，然后在后台异步刷写到磁盘。这种设计可以提高写入性能，同时保持数据的持久性。
分布式一致性：HBase采用了ZooKeeper来维护分布式的协调和一致性，确保数据的一致性和可靠性。
水平扩展性：HBase可以轻松地扩展到成百上千台服务器，这使得它能够处理非常大规模的数据，并且能够应对不断增长的数据量。
支持多种查询方式：HBase支持基于行键（Row Key）的快速点查和范围查询，同时还支持基于列的过滤和条件查询，这使得它非常适合大规模数据的多种查询需求。
总之，Apache HBase的快速性能得益于其分布式、列式、压缩、缓存等多种技术和设计优化，使其成为处理大规模数据的强大工具。
但需要注意的是，HBase的性能也受到配置、硬件、数据模型等多种因素的影响，因此在实际使用中需要根据具体需求进行合适的调优和配置。