本文列举了阿里云表格存储的常见问题，帮助您快速了解表格存储。
一般性常见问题
什么是表格存储？
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、毫秒级的在线数据查询和检索以及灵活的数据分析能力。更多信息，请参见什么是表格存储。
表格存储和传统关系型数据库有什么区别？
表格存储与传统关系型数据库（RDBMS，例如MySQL、SQL Server）在数据模型、扩展性、功能支持、运维管理等方面均有较大的区别。更多信息，请参见表格存储和传统关系型数据库（例如MySQL、SQL Server）有什么区别？
为什么选择表格存储？
表格存储具有以下优势：
多模型数据存储
表格存储支持宽表（WideColumn）模型、时序（TimeSeries）模型、消息（Timeline）等多种数据存储模型，能实现多种类型数据的一体化存储。
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。
多元化数据索引
除了支持主键查询，表格存储还支持二级索引和多元索引的索引方式，提供强大的数据查询能力。
多计算生态接入
表格存储支持接入开源生态体系与阿里自研生态体系。
表格存储支持对接MaxCompute、Spark等批计算以及通过实时数据通道对接Flink流计算。
访问安全性
表格存储提供多种权限管理机制，并对每一次请求都进行身份认证和鉴权，以防止未授权的数据访问，确保数据访问的安全性。
支持数据访问权限管理，包括登录权限、创建表权限、读写权限、白名单控制权限等。
无缝扩展
表格存储通过数据分片和负载均衡技术，实现了存储无缝扩展。随着表数据量的不断增大，表格存储会进行数据分区的调整从而为该表配置更多的存储。表格存储可支持不少于10 PB数据存储量，单表可支持不少于1 PB数据存储量或1万亿条记录。
高可靠
表格存储将数据的多个备份存储在不同机架的不同机器上，并会在备份失效时进行快速恢复，提供99.999999999%（11个9）的可靠性。
数据一致性强
表格存储保证数据写入强一致，并保证数据3副本均写入磁盘，且所有数据保持一致。写操作一旦返回成功，应用程序就能立即读到最新的数据。
高并发读写
表格存储支持千万级并发读写能力。
运维便捷
使用表格存储，您只需专注于业务研发，无需担心软硬件预置、配置、故障、集群扩展、安全等问题，在保证高服务可用性的同时，极大地减少了管理及运维成本。
表格存储是否有存储和扩展限制？
表格存储没有存储和扩展限制。表格存储通过数据分片和负载均衡技术，实现了存储无缝扩展。随着表数据量的不断增大，表格存储会自动进行数据分区的调整从而为该表配置更多的存储。
如何设计表格存储的表？
合理的表设计能够发挥出数据库的最优性能。关于如何设计表的更多信息，请参见海量结构化数据存储技术揭秘：Tablestore表设计最佳实践。
运维管理
表格存储如何运维，运维成本高么？
表格存储面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务。表格存储可以自动根据您的业务量的增长进行扩容，还可自动进行故障检测和数据迁移，对您的应用程序屏蔽机器和网络的硬件故障，为您完成一切运维任务。使用表格存储您只需专注于业务研发，无需担心软硬件预置、配置、故障、集群扩展、安全等问题，在保证高服务可用性的同时，为您省去运维成本。
使用场景
表格存储有哪些主要使用场景？
表格存储适用于以下场景：
元数据
用户存储海量的文档、媒体文件等数据的同时，对文件元数据的存储和分析不可或缺。此外，电商的订单、银行流水、运营商话费账单也需要存储及分析大量的元数据。表格存储单表支持PB级存储、千万QPS以及多种索引方式（二级索引、全文索引、倒排索引和时空索引），满足不同场景在线的查询需求，可以帮助您轻松实现高效的元数据管理。
消息数据
表格存储自研的Timeline模型主要用于消息数据，能够抽象出支撑海量Topic的轻量级消息队列，可以存储大量社交信息，包括IM聊天，以及评论、跟帖和点赞等Feed流信息，接口简单易用。
目前表格存储Timeline模型已被应用在众多IM系统中，例如支撑钉钉海量消息同步等。
此外，表格存储采用按量付费，能够以较低的成本满足访问波动明显、高并发、低延时的需求。
轨迹溯源
表格存储提供了面向轨迹类场景的时序模型，可提供PB级存储、千万TPS、毫秒级延迟的服务能力以及多种索引方式（二级索引、全文索引、倒排索引和时空索引）。使用表格存储时序模型，您可以轻松管理和分析跑步、骑行、健走、外卖等轨迹数据。
科学大数据
多维的网格数据是一种科学大数据，在地球科学领域（气象、海洋、地质、地形等）应用非常广泛，且数据规模也越来越大。相关的科学工作者有快速浏览数据的需求以及在线查询的需求，查询种类丰富、延迟要求高。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，能够轻松解决科学大数据的海量存储规模和查询性能问题。
互联网大数据
热点新闻及娱乐八卦可以在短短数分钟内有数万计转发以及数百万的阅读，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说至关重要。此外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据，决定后续的产品发展，公司的公关和市场部门也需要根据舆情作出相应的及时处理。表格存储单表提供PB级存储、千万QPS以及多种索引方式，可以帮助您轻松实现百亿级互联网舆情存储及分析。
物联网
表格存储针对物联网场景深度优化提供一站式的IoTstore解决方案。表格存储单表提供PB级数据存储规模，无需分库分表，同时支持千万QPS，可以轻松满足IoT设备、监控系统等时序数据的存储需求，大数据分析SQL直读以及高效的增量流式读接口让数据轻松完成离线分析与实时流计算。
表格存储提供了各个场景下的经典使用案例供您参考。更多信息，请参见快速玩转Tablestore入门与实战。
计费
表格存储的费用是多少？
表格存储提供VCU模式（原预留模式）和CU模式（原按量模式）两种计费方式。详细说明请参见下表。
计费模式 | 描述 |
VCU模式（原预留模式） | 按照资源评估结果预先购买预留VCU或开启弹性能力后按实际使用量支付计算性能消耗费用。您可以叠加使用预留VCU和弹性能力来节约成本。
此模式能为用户节省更多的计算资源支付费用。同时此模式也通过配置弹性能力上限或关闭弹性能力保障整体使用资源可控，避免异常流量导致的额外费用，是对于成本可控场景的更优选择。 说明 关于评估选型的更多信息，请参见资源预估选型。 计费项包括计算能力、数据存储量和外网下行流量，其中数据存储量包括高性能存储、容量型存储和多元索引存储。更多信息，请参见计量计费项。 |
CU模式（原按量模式） | 根据业务的实时读写吞吐量、存储空间等资源计费，无需提前规划硬件资源消耗。 此模式适用于业务峰谷变化较大，不可预测的场景。CU模式（原按量模式）提供的弹性能力能够保障应用系统应对突发流量，是对于业务稳定场景的更优选择。 重要 CU模式（原按量模式）下当前无法控制整体资源的使用上限，需要业务层来自行管控避免异常流量与使用导致的表格存储资源开销。 计费项包括读吞吐量、写吞吐量、数据存储量和外网下行流量。更多信息，请参见计量计费项。 |
详细的价格信息请参见阿里云产品定价。