在HBase中设计模式来存储日志数据或者时间序列数据时，需要考虑性能和存储效率。这类数据通常具有高写入吞吐量要求，并且可能会经历快速增长。以下是一个关于如何设计这种模式的案例：

1. 行键设计

对于日志数据或时间序列数据，行键的设计是至关重要的。通常，行键会包含时间戳，以便进行顺序写入和快速查询。一个常见的方法是使用 反转时间戳 或 前缀时间戳。这有助于避免在HBase中造成 "热点"（即所有的写入集中在一个区域），并确保数据均匀分布。

例子行键格式：<反转时间戳>_<客户端ID> 或 <客户端ID>_<反转时间戳>

这样设计的好处是同一客户的日志数据可被快速按时间检索，同时避免了写入热点问题。

2. 列族设计

列族的设计应尽量简单，因为HBase在列族的管理上有一定的开销。对于日志数据，通常可以定义以下列族：

• metadata：这包括日志产生的元数据信息，如应用程序名称、日志级别等。
• log：主要存储日志的主体内容。

在时间序列场景中，可以有下列列族：

• metrics：存储各类时间序列指标。
• attributes：包括一些基本属性，例如设备ID、位置等。

3. 列限定符

在列族下，每一个列限定符都可以存储单一属性或字段。在时间序列数据中，列限定符往往是某个特定的指标名，而在日志记录中，可以是具体的日志内容字段，例如错误代码或消息等。

4. 数据压缩和版本控制

日志和时间序列数据容易产生大量重复信息，应用数据压缩（如Snappy或GZIP）可以有效减少存储量。同时，可以设置控制数据版本的数量，以便进行历史数据查询或回溯。

5. TTL（存活时间）

由于日志和时间序列数据可以在较长时间后失去效用，设置TTL能帮助自动清除过期数据，降低存储需求。

6. 二级索引和扫描

针对某些需要频繁查询的字段，考虑使用HBase的二级索引用法，或者集成比如Apache Phoenix来提高复杂查询性能。

7. 组合与优化

实际设计时，需要根据具体数据特性及查询模式对上述结构进行调整和优化。可能会引入一些诸如协同定位（Co-processor）等高级技术来满足批量处理或更多自定义的需求。

根据具体的使用场景、数据量和查询模式，HBase模式的设计可以有很多变种。重要的是确保数据访问效率和系统稳定性。