基于自研分布式存储引擎，表格存储（Tablestore）在读写延迟、并发吞吐及数据检索性能方面表现稳定，可满足在线业务与大数据分析的性能需求。
低延迟读写性能
毫秒级响应：在海量数据规模下，单行数据的平均读写延迟（P99）在10ms以内，支持在线应用的实时访问需求。
高并发吞吐：分布式架构支持横向扩展，可支撑千万级 QPS 的高并发读写请求。
数据检索性能
表格存储在多种检索场景下的性能表现：
大规模检索：支持百亿级数据规模下的毫秒级检索响应。
对比 HBase：在点查（Point Query）和批量查询（Batch Query）场景下，性能达到开源 HBase 的 3～9 倍。
对比 Elasticsearch：基于倒排索引的数据检索延迟相比开源 Elasticsearch 降低 25% 以上。
向量检索性能
针对 AI 场景的向量检索需求，表格存储提供专门优化：
索引构建：向量索引支持实时流式构建，相比开源向量引擎，构建效率提升 65% 且成本更低。
查询响应：在高维向量检索场景下，查询时延为开源向量引擎的 1/6，可提升 RAG、推荐系统等 AI 应用的响应速度。
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