如何优化高并发IM系统架构
主键顺序 主键名称 主键值 说明 1 partition_key md5（receive_id）前4位 分区键保证数据均匀分布 2 receive_id receive_id 接收方的用户ID 3 message_id message_id 消息ID 表格存储表结构包括主键列和属性列两部分。主键列 最多支持4个...
创建和管理自定义存储表
开启Flink任务 如果需要将自定义存储表存储的时序数据，集成到实时计算Flink中计算和分析，帮助您实时分析和诊断设备的运行状况，实时检测运行故障，实时预测设备制品良率等，可以开启时序表的Flink任务。说明 数据服务中实时数据集成流出...
时序模型设计
时序表结构 假设存储车辆元数据的数据表名称为vehicles_timeseriesdata，表结构请参见下表。字段名称 类型 描述 measurement String 度量名称，表示时间线数据所度量的物理量或者监控指标的名称。data source String 数据源，表示产生时间...
宽表模型设计
数据表结构 假设存储车辆元数据的数据表名称为vehicles_metadata，表结构请参见下表。说明 关于表设计的更多信息，请参见 表设计。字段名称 类型 描述 vin_id（主键列）String 车辆识别代码，即车架号，用于唯一标识车辆。v_color String ...
列存索引中GroupJoin算子的实现
在这两个操作中，都会使用key1创建哈希表（注意fact_table.key1=dimension_table.key1），执行计划说明如下：HASH JOIN：使用dimension_table.key1建哈希表，使用fact_table.key1查哈希表并输出数据；HASH GROUP BY：使用fact_table.key1建...
表格存储中表、行、列、值和电子表格的类比
表格存储中的表存储着用户的结构化数据。用户可以在表中查询、插入、修改和删除数据。一个用户可以拥有多个表。数据在表中以行、列、值的形式来组织。上图展示了表格存储中表及其它概念与电子表格的类比：表：类似电子表格中底端的标签，...
数据操作篇
这时候可以考虑将这个表拆分为两个，一个表存储商品数量和商品价格，另一个表存储商品简介。压缩较大的属性列文本 如果属性列是较大的文本，应用程序可以考虑将属性列压缩之后再以 Binary 类型存储到表格存储中。这样做节省了空间、减少了...
如何清空数据表中数据
通过删除数据表后重建表结构或者获取主键信息后删除数据均可清空数据表中数据。删除数据表后重建表结构 使用SDK调用DeleteTable接口或者通过控制台删除数据表。删除数据表后，需要重建表结构。说明 如果数据表上有索引，删除数据表前，必须...
并行计划
在一个 哈希连接（没有“并行”前缀）中，每个合作进程都会完全执行内侧以构建哈希表的相同拷贝。如果哈希表很大或者该计划开销很大，这种方式就很低效。在一个 并行哈希连接 中，内侧是一个 并行哈希，它把构建共享哈希表的工作划分到多个...
Joining Relations Hints
哈希联接：扫描表并使用其联接属性作为哈希键将其联接属性加载到哈希表中。然后扫描另一个联接的表，其联接属性用作哈希键以查找第一个表的匹配行。下表列出了Joining Relations Hint具体的使用语法。提示 说明 USE_HASH(table[.])对table...
Joining Relations Hints
哈希联接：扫描表并使用其联接属性作为哈希键将其联接属性加载到哈希表中。然后扫描另一个联接的表，其联接属性用作哈希键以查找第一个表的匹配行。下表列出了Joining Relations Hint具体的使用语法。提示 说明 USE_HASH(table[.])对table...
基础数据操作
通过Flink计算与分析数据后，您可以使用Tablestore时序表存储输出结果。更多信息，请参见 使用时序表存储Flink输出结果。在某些场景下，如果希望将时序表中的时序数据迁移到另一个时序表中，您可以DataWorks数据集成服务实现。更多信息，请...
时序模型
删除时序表 当不再需要使用时序表存储时序数据时，您可以使用 DeleteTimeseriesTable 接口删除一张时序表。重要 时序表删除后不支持恢复，请谨慎操作。删除时序表时，系统会自动删除时序表下的分析存储。分析存储操作 为了低成本存储时序...
时序模型
删除时序表 当不再需要使用时序表存储时序数据时，您可以使用 DeleteTimeseriesTable 接口删除一张时序表。重要 时序表删除后不支持恢复，请谨慎操作。删除时序表时，系统会自动删除时序表下的分析存储。分析存储操作 为了低成本存储时序...
TimeseriesTableMeta
表示时序表的表结构和配置。数据结构 message TimeseriesTableMeta { required string table_name=1;optional TimeseriesTableOptions table_options=2;optional string status=3;optional TimeseriesMetaOptions meta_options=4;} 名称 ...
环境准备
表格存储（Tablestore）面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务，同时针对物联网场景深度优化提供一站式的IoTstore解决方案。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...
常见问题
表格存储 面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务，同时针对物联网场景深度优化提供一站式的IoTstore解决方案。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...
CreateTable
调用 CreateTable 接口根据给定的表结构信息创建相应的数据表。注意事项 创建成功的数据表并不能立刻提供读写服务。通常在建表成功后一分钟左右，即可对新创建的表进行读写操作。单个实例下不能超过64个表。如果需要提高单实例下表数目的...
方案背景
表格存储作为阿里云面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务，具有海量数据存储、热点数据自动分裂、海量数据多维检索等功能，可以有效的地解决地理位置数据量大膨胀这一挑战。需求场景 某店铺搜索平台，提供了亿量级的店铺信息。用户...
概述
背景信息 表格存储（Tablestore）面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务，同时针对物联网场景深度优化提供一站式的IoTstore解决方案。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...
快速玩转Tablestore入门与实战
表格存储 面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务，可以提供超大规模的存储容量，支撑超大规模的并发访问和低延迟的性能，可以轻松解决科学大数据的海量存储规模和查询性能问题。基于Tablestore的海量气象格点数据解决方案实战 互联网...
如何复制数据表的表结构
通过命令行工具（Tablestore CLI），您可以进行数据表的表结构复制。本文以复制myinstance实例下mytable表的表结构为例。前提条件 已下载和安装命令行工具。具体操作，请参见 下载。已获取AccessKey（包括AccessKey ID和AccessKey Secret）...
写入时序数据
通过Flink计算与分析数据后，您可以使用Tablestore时序表存储输出结果。更多信息，请参见 使用时序表存储Flink输出结果。在某些场景下，如果希望将时序表中的时序数据迁移到另一个时序表中，您可以DataWorks数据集成服务实现。更多信息，请...
时序表操作
时序模型通过时序表存储时间序列数据，单表能提供高并发写入和查询以及PB级海量数据的低成本存储。创建时序表时，您可以配置数据生命周期 和为时序表创建分析存储。创建时序表后，您可以根据实际管理时序表，例如获取实例中的所有时序表...
时序数据生命周期
数据生命周期 时序模型中的数据包括时间线元数据和时序表数据，分别由时间线元数据表和时间线数据表存储。表格存储分别提供了时间线元数据生命周期和时序表数据生命周期用于管理相应数据。时序表数据生命周期 时序表数据生命周期是时间线...
数据集成服务
数据导入的迁移方案包括同步MySQL数据到表格存储、同步Oracle数据到表格存储、同步Kafka数据到表格存储、同步HBase数据到表格存储、同步MaxCompute数据到表格存储、同步表格存储数据表中数据到另一个数据表和同步表格存储时序表中数据到另...
什么是表格存储
表格存储（Tablestore）面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务，同时针对物联网场景深度优化提供一站式的IoTstore解决方案。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、...
功能概述
表格存储 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 ...
导出全量数据到OSS
如果所用的数据存储模型是时序模型（即使用时序表存储数据），则需要同步时序表中的数据，请按照 同步时序表数据的任务配置 进行配置。同步数据表数据的任务配置 在 数据集成 节点下，双击打开新建的离线同步任务节点。配置同步网络链接。...
使用教程（宽表模型）
Tablestore数据源表 存储在Tablestore中数据的主键和属性列值均可以在Flink中通过数据源表DDL以列名与相应的类型映射进行读取。更多信息，请参见 表格存储Tablestore连接器。DDL定义 数据源表的DDL定义示例如下：CREATE TABLE tablestore_...
数据备份概述
为了防止由于误删、恶意篡改等导致重要数据不可用，您可以使用 表格存储 数据备份功能备份实例中宽表数据，并在数据丢失或受损时及时恢复。背景信息 云备份（Cloud Backup）作为阿里云统一灾备平台，是一种简单易用、敏捷高效、安全可靠的...
方案实现
使用接口/user/follow，输入关注和被关注用户ID后执行接口，在表格存储控制台可查看到用户关系表如下：发布Feed 使用接口/feed/post，输入操作用户ID和Feed内容后执行接口，在表格存储控制台可查看到存储表如下：同时可查看到同步表中，...
将MaxCompute数据同步到表格存储
背景信息 表格存储（Tablestore）面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务，同时针对物联网场景深度优化提供一站式的IoTstore解决方案。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...
产品技术服务
服务内容 服务类型 服务内容 方案咨询与设计 针对用户的实际业务需求，提供 表格存储 技术架构选型、表结构设计、资源评估、权限安全等各方面专业建议，保障架构选型满足未来业务的快速发展。数据迁移支持 根据不同的数据源和应用场景，...
对象命名
与传统文件系统中的层级结构不同，OSS内部使用扁平结构存储数据。即所有数据均以对象（Object）的形式保存在存储空间（Bucket）中。对象（Object）是OSS存储数据的基本单元，也被称为OSS的文件。OSS通过键名（Key）唯一标识存储的Object。...
数据导出到OSS概述
表格存储 中的全量数据以及增量数据可以通过DataWorks数据集成同步到 对象存储 中备份和使用。实现原理 DataWorks数据集成的离线同步功能将不同数据源的同步抽象为从来源数据源读取数据的Reader插件以及向目标数据源写入数据的Writer插件，...
数据类型
了解Spark数据类型、Scala中的值类型、表格存储中多元索引数据类型和表格存储表中数据类型的对应关系。使用过程中请确保Spark、Scala和表格存储中字段或值的数据类型相匹配。基础数据类型 基础数据类型的支持情况请参见下表。Spark数据类型...
功能特性
数据管理 功能集 功能 功能描述 参考文档 存储类型 标准存储 提供高可靠、高可用、高性能的对象存储服务，面向温热数据，适合支持频繁的数据访问。标准存储 低频访问存储 提供高持久性、较低存储成本的对象存储服务。有最小计量单位（64 KB...
管理目录
与传统文件系统中的层级结构不同，OSS内部使用扁平结构存储数据。即所有数据均以对象（Object）的形式保存在存储空间（Bucket）中。为方便管理，OSS控制台将所有以正斜线（/）结尾的对象显示为目录，实现类似于目录的基本功能。您可以通过...
功能支持情况
不适用 管理目录 与传统文件系统中的层级结构不同，OSS内部使用扁平结构存储数据。即所有数据均以Object的形式保存在Bucket中。为方便您对Object进行分组并简化权限管理，您可以通过目录的层次来组织Object。支持通过JindoSDK管理目录 数据...
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