在HBase中，count操作通常用于统计表中行的数量。然而，由于HBase是一个分布式的、可扩展的大数据存储系统，直接使用count可能会导致性能问题，特别是在大型表中。以下是一些优化查询逻辑的方法：

使用Scan和Count结合：

使用Scan来遍历表中的行，并在遍历过程中使用Count来计数。这种方法虽然简单，但在大型表中可能会非常慢，因为Scan会逐行读取数据。

使用Count的批量版本：

HBase提供了一些批量操作，可以一次性获取多个计数结果。例如，可以使用Count的批量API来并行计算多个区域的行数，然后将结果合并。

使用Get和Count结合：

如果只需要统计某些特定行的数量，可以使用Get操作来获取这些行的详细信息，然后在每个Get响应中提取行键并计数。这种方法可以减少网络传输和数据处理的开销。

使用HBase的协处理器（Coprocessor）：

协处理器允许在HBase的RegionServer上执行自定义逻辑。可以编写一个协处理器来并行计算表中的行数，从而提高查询性能。

使用HBase的聚合函数：

HBase支持一些聚合函数，如SUM、AVG等。虽然这些函数主要用于数值计算，但也可以用于统计行数。例如，可以使用SUM函数来累加所有行的计数器。

优化表结构：

合理设计表结构可以减少查询时需要扫描的数据量。例如，可以将大表拆分为多个小表，或者使用列族和时间戳来控制数据的冗余和版本控制。

使用缓存：

如果表中的数据不经常变化，可以考虑使用缓存来存储行数。这样，在需要查询行数时，可以直接从缓存中获取结果，而不需要每次都进行实际的Count操作。

监控和调整：

监控HBase的性能指标，如扫描延迟、吞吐量等，并根据实际情况调整配置参数。例如，可以增加RegionServer的数量、调整缓冲区大小等，以提高查询性能。

请注意，具体的优化方法取决于你的应用场景和数据规模。在实际应用中，可能需要结合多种方法来达到最佳的查询性能。