什么是物联网存储_表格存储(Tablestore)-阿里云帮助中心

基于物联网场景中多源异构数据存储、高并发吞吐、海量数据高性价比存储、多维度数据处理与分析等需求，表格存储推出了一站式物联网存储IoTstore解决方案，为物联网设备元数据、消息数据、时序轨迹等海量数据提供存储、查询、检索、分析、同步等能力。

背景信息

随着物联网技术的快速发展，物联网已广泛应用于制造业、能源、建筑、医疗、交通、物流仓储等多个领域，物联网的应用能够有效节约资源、提高效率、保障安全以及降低成本，帮助各行业实现可持续发展目标。

在物联网场景中根据数据特点进行分类，数据主要包括设备元数据、设备消息数据和设备时序数据三种类型，不同类型数据的存储需求不同。物联网场景中不同类型数据的存储核心需求如下：

设备元数据：主要数据为设备的标识、属性和状态数据，具有高频更新、查询能力要求高等特点，可用于设备管理、设备圈选、设备状态查询，需要支持高并发低延迟的数据更新、多维度检索、地理空间检索以及数据实时计算与分析。
设备消息数据：主要数据为设备事件上报消息、平台控制指令下发消息和消息推送，具有消息有序性、消息队列多等特点，需要使用消息队列模型存储，并且支持消息保序、大量队列数以及低成本海量数据存储。
设备时序数据：主要数据为传感器采集数据、设备监控数据和设备轨迹数据，具有极少更新、数据规模大等特点，需要使用时序模型存储，并且支持高并发写入、低成本海量数据存储以及灵活的查询分析能力。

表格存储针对物联网场景中的数据存储需求推出了一站式物联网存储IoTstore解决方案，IoTstore解决方案能为物联网场景中的不同类型数据提供统一数据存储平台。同时，支持多种数据源的数据接入、流批计算引擎的对接以及数据可视化展示。

物联网存储IoTstore的整体架构如下图所示。

支持物联网平台数据、MQTT数据、Kafka数据、EMQX数据、Flink实时流数据等多种数据源的接入。

表格存储提供了强大的数据引擎，包括宽表引擎、时序引擎和索引引擎。

表格存储针对不同类型的数据提供了宽表（WideColumn）模型、时序（TimeSeries）模型和消息（Timeline）模型三种数据存储模型。


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。

SQL查询为多数据引擎提供统一的访问接口。使用SQL查询，您可以对表格存储中数据进行复杂的查询和高效的分析。

物联网存储IoTstore具有丰富的数据整合处理能力，同时为物联网海量存储场景提供了低成本高性能的数据存储方案。

为物联网场景中的设备元数据、设备消息数据、设备时序数据提供统一的数据存储平台。其中设备元数据使用宽表模型存储，设备消息数据使用消息模型存储，设备时序数据使用时序模型存储。