本文主要为您介绍表格存储的五大核心场景。



时序数据

表格存储提供单表PB级数据存储以及亿级TPS的数据点写入能力,可以很好地满足时序数据的海量数据存储和高并发高吞吐数据写入的需求。同时基于表格存储的多元化索引以及时空索引,能够让应用基于表格存储构建一个更完整的时序模型。基于表格存储构建的时序模型能够同时覆盖监控类时序以及状态类时序数据,应用于监控系统、溯源、轨迹及物联网等场景。

更多详情,请参见表格存储时序数据存储 - 架构篇

时空数据

表格存储提供多种时空数据的存储解决方案,例如GeoHash或者Search Index提供的时空索引。在存储PB级时空数据的同时,还可以根据距离或多边形范围来做条件查询,并提供高并发低延迟的访问。

更多详情,请参见如何高效存储海量GPS数据

消息数据

表格存储Timeline是专为消息数据设计研发的数据模型,能够抽象出支撑海量Topic的轻量级消息队列。表格存储Timeline已被应用在众多IM系统中,例如支撑钉钉海量消息同步。表格存储Timeline有一套完整的数据模型理论以及简单易用的接口,在阿里集团内部被广泛应用。

元数据

表格存储提供单表PB级、万亿条元数据存储,以及多元化索引(全局二级索引、全文索引、倒排索引以及时空索引)满足不同场景在线的不同的查询需求。您可以进行模糊查询、全文检索、任意多维组合查询以及地理位置距离函数和多边形范围查询等。

大数据

表格存储能够与阿里云的大数据计算产品无缝结合:
  • 对接流计算Blink,可作为维表和结果表,满足海量结果数据存储及实时查询的需求。
  • 对接大数据计算引擎MaxCompute,可在表格存储中作为MaxCompute的外表直接分析,也可作为MaxCompute的结果表,提供数据的高并发实时在线访问。
  • 对接数据湖分析Data Lake Analytics,支持Serverless SQL的分布式即席查询,挖掘数据价值。

场景实战

场景描述 方案描述 项目样例
订单管理 亿量级订单管理解决方案 订单管理项目样例
店铺搜索 GEO索引打造店铺搜索系统 GEO索引打造店铺搜索系统项目样例。
地理围栏 轻松实现轨迹管理与地理围栏 地理围栏项目样例
智能元数据管理 智能元数据管理方案 智能元数据项目样例