表格存储（Tablestore）面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务，适用于海量账单、IM消息、物联网、车联网、风控、推荐等场景中的结构化数据存储，提供海量数据低成本存储、毫秒级的在线数据查询和检索以及灵活的数据分析能力。

基本概念

在使用表格存储前，您需要了解以下基本概念。

术语说明
地域地域（Region）物理的数据中心，表格存储服务会部署在多个阿里云地域中，您可以根据自身的业务需求选择不同地域的表格存储服务。更多信息，请参见表格存储已经开通的Region。
读写吞吐量读吞吐量和写吞吐量的单位为读服务能力单元和写服务能力单元，服务能力单元（Capacity Unit，简称CU）是数据读写操作的最小计费单位。更多信息，请参见读写吞吐量。
实例实例（Instance）是使用和管理表格存储服务的实体，每个实例相当于一个数据库。表格存储对应用程序的访问控制和资源计量都在实例级别完成。更多信息，请参见实例。
服务地址每个实例对应一个服务地址（EndPoint），应用程序在进行表和数据操作时需要指定服务地址。更多信息，请参见服务地址。
数据生命周期数据生命周期（Time To Live，简称TTL）是数据表的一个属性，即数据的存活时间，单位为秒。表格存储会在后台对超过存活时间的数据进行清理，以减少您的数据存储空间，降低存储成本。更多信息，请参见数据版本和生命周期。

数据存储模型

表格存储提供多种数据存储模型，您可以根据业务需求选择对应的模型进行应用。表格存储数据存储模型的详细说明请参见下表。

模型描述
宽表模型类Bigtable/HBase模型，可应用于元数据、大数据等多种场景，支持数据版本、生命周期、主键列自增、条件更新、局部事务、原子计数器、过滤器等功能。更多信息，请参见宽表模型。
时序模型针对时间序列数据的特点进行设计的模型，可应用于物联网设备监控、设备采集数据、机器监控数据等场景，支持自动构建时序元数据索引、丰富的时序查询能力等功能。更多信息，请参见时序模型。
消息模型针对消息数据场景设计的模型，可应用于IM、Feed流等消息场景。能满足消息场景对消息保序、海量消息存储、实时同步的需求，同时支持全文检索与多维度组合查询。更多信息，请参见消息模型。
Grid模型针对多维网格数据设计的模型，可实现对多维网格数据的存储、查询和管理。更多信息，请参见Grid模型。

功能

表格存储提供的功能说明请参见下表。

功能描述
主键列自增设置非分区键的主键列为自增列后，在写入数据时，无需为自增列设置具体值，表格存储会自动生成自增列的值。该值在分区键级别唯一且严格递增。
条件更新只有满足条件时，才能对数据表中的数据进行更新；当不满足条件时，更新失败。
局部事务创建数据范围在一个分区键值内的局部事务。对局部事务中的数据进行读写操作后，可以根据实际提交或者丢弃局部事务。
原子计数器将列当成一个原子计数器使用，对该列进行原子计数操作，可用于为某些在线应用提供实时统计功能，例如统计帖子的PV（实时浏览量）等。
过滤器在服务端对读取的结果再进行一次过滤，根据过滤器中的条件决定返回哪些行。由于只返回符合条件的数据行，所以在大部分场景下，可以有效降低网络传输的数据量，减少响应时间。
多元索引

多元索引基于倒排索引和列式存储，可以解决大数据的复杂查询难题，包括非主键列查询、全文检索、前缀查询、模糊查询、多字段自由组合查询、嵌套查询、地理位置查询和统计聚合（max、min、count、sum、avg、distinct_count、group_by、percentiles和histogram）等功能。

二级索引支持在属性列创建索引。

通过创建一张或多张索引表，使用索引表的主键列查询，二级索引相当于把数据表的主键查询能力扩展到了不同的列。使用二级索引能加快数据查询的效率。

SQL查询通过SQL查询功能，您可以对表格存储中数据进行复杂的查询和高效的分析，为多数据引擎提供统一的访问接口。
通道服务通道服务提供了增量、全量、增量加全量三种类型的分布式数据实时消费通道。可以实现对表中历史存量和新增数据的消费处理。
数据湖投递表格存储数据湖投递可以全量备份或实时投递数据到OSS数据湖中存储，以满足更低成本的历史数据存储，以及更大规模的离线和准实时数据分析需求。
HBase支持开源HBase API的Java应用可以通过Tablestore HBase Client直接访问表格存储服务。