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表格存儲Tablestore

表格存儲(Tablestore)是珍島云自研的面向海量結構化數據存儲的Serverless分布式數據庫
表格存儲Tablestore
表格存儲(Tablestore)是珍島云自研的面向海量結構化數據存儲的Serverless分布式數據庫

表格存儲Tablestore簡介

表格存儲(Tablestore)是珍島云自研的面向海量結構化數據存儲的Serverless 分布式數據庫,為時序監控軌跡、歷史訂單數據、
日志信息、元數據等海量數據提供存儲、訪問、同步、檢索、計算等能力。被廣泛用于社交、物聯網、人工智能、游戲、監控與大數據等業務場景。是珍島經濟體核
心基礎設施之一,提供穩定的數據服務。

表格存儲Tablestore的特性

多數據模型

?支持寬行、時序、輕量消息模型

?便于多類型數據抽象,可擴展更多

Serverless服務

?無需自主管控水位、容量

?無縫擴展支持PB級存儲

?無縫擴展支持千萬TPS

索引查詢分析

?提供分布式索引系統

?二級索引、全文索引等多維度索引

?滿足不同維度查詢分析需求

多計算生態接入

?全面接入開源與珍島自研生態體系

?支持實時數據通道,對接流式計算

?對接Maxcompute、Spark批計算

應用場景

交易計費系統 推薦系統 IM系統 物聯網時序數據 風控系統

交易計費系統

場景描述及概要

在電商、金融、新零售等涉及交易與協定的場景中,都涉及大量的訂單與數據。傳統關系型數據只能支持強一致的在線業務,但海量的訂單關系型數據無法保存全量數據,需要做數據分層

場景需求與痛點

需要做實時數據與歷史數據分層,要求實時同步在線業務

需要存儲歷史訂單數據,要求能夠低延遲數據點查搜索

需要針對歷史庫進行報備統計分析,要求計算組件分析統計

解決方案及優勢

可彌補在線庫容量問題,降低在線庫壓力

PB級歷史庫存儲,全量保存所有數據,提供低延遲高并發查詢

支持索引訂單內多字段,提供任意條件組合查詢

方案優勢與價值

幫助某電商平臺完成了架構的全面升級,降低了架構復雜度和維護難度,將多種數據統一存儲,降低了成本,還實現了彈性擴容

推薦系統

場景描述及概要

推薦系統作為當前精細化運營的主要抓手,顛覆了傳統內容輸出方式,成為海量信息時代流轉的核心引擎,廣泛在電商/短視頻/新聞等場景應用,需要高效的海量消息存儲與實時、離線分析

場景需求與痛點

存儲客戶端需要高并發寫入實時數據,對接流式計算實時分析

需要對歷史數據長期存儲,要求數據投遞,數據分層

需要存儲分析標簽與推薦信息,要求屬性列橫向拓展,高效檢索

解決方案及優勢

數據存儲量無上限,冷熱數據分層靈活定義

支持海量并發,單表寫入水平擴展,支持億行每秒級別

數據實時寫入,提供豐富索引,高吞吐掃描

方案優勢與價值

幫助某互聯網平臺實現規模、成本、運行效率等全面提升。輕松支持業務擴展,實時分析圈選效率提升30倍,成本無明顯上漲

IM系統

場景描述及概要

IM(Instant Messaging,即時通訊)成為當前互聯網業務基礎組件,在社交、游戲、直播等場景廣泛應用。這需要高效的海量消息存儲、同步、檢索

場景需求與痛點

需要按對話存儲歷史消息,要求海量數據存儲,且易拓展

需要按接受者存儲同步消息,要求高并發寫入,實時拉取

需要針對歷史庫數據進行數據檢索,要求數據更新同步

解決方案及優勢

表格存儲Timeline 消息模型,專為 IM場景設計,簡化開發

支持同步表百 TB 級存儲,存儲表 PB 級存儲

分布式LSM存儲引擎,每秒百萬消息寫入,毫秒級同步庫拉取

方案優勢與價值

幫助某IM工具實現了核心消息系統的全面重構,提升了擴展性和安全性。支撐了疫情期間持續的數據峰值,節省成本60%以上

物聯網時序數據

場景描述及概要

單表PB級數據規模及千萬級QPS讓表格存儲輕松滿足IoT設備、監控系統等時序數據的存儲需求,大數據分析SQL直讀以及高效的增量流式讀接口讓數據輕松完成離線分析與實時流計算

場景需求與痛點

超大規模IoT設備、監控系統等時序數據需要PB級數據存儲

需要長期存儲數據,要求能夠監控查詢與數據分析

需要高并發寫入實時數據,對數據進行實時計算與分析

解決方案及優勢

單表支持10PB級數據量及千萬級TPS,滿足大規模數據存儲需求

對接多種離線、流式數據分析平臺,滿足不同業務分析計算場景

按量付費,超低使用成本,支持數據生命周期管理

方案優勢與價值

幫助某物聯網企業研發效率交付提效超過 30%,彈性資源成本減少 40%以上,支撐了高并發的洪峰流量請求

風控系統

場景描述及概要

針對輿情信息的分析與把控,可以有效的分析與洞察市場。比如針對點評、新聞評論等信息的收集分析。需要豐富的多類數據高并發寫入與便捷的數據流轉進行計算分析

場景需求與痛點

海量原始數據爬蟲需要高并發寫入能力與PB級存儲

爬取的內容與生成的標簽類型豐富,需要寫入Schema-Free

需要針對數據分階段處理,要求能實時計算與離線計算對接

解決方案及優勢

分布式 LSM 引擎數據存儲,高并發高吞吐寫入,PB 級數據存儲

通過數據更新捕獲,實時觸發后續對數據的自定義處理邏輯

與大數據平臺實時同步,分析結果寫入結果表,應用層實時查詢

方案優勢與價值

幫助國外某支付平臺支撐每天10億+行的數據存儲,提升了數據寫入與分析的效率,有效提升了終端客戶轉化率

開始使用表格存儲Tablestore

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