数据操作最佳实践

拆分属性列访问热度差异大的表

当行的属性列较多时，如果每次操作只访问一部分属性列，则可以考虑将表拆分成多个表，将不同访问频率的属性列放到不同的表中。

例如，在商品管理系统中，表中每行包括商品数量、商品价格和商品简介。其中商品数量和商品价格均为占用空间较小的Integer类型，商品简介为占用空间较大的String类型。由于大多数操作仅更新商品数量与商品价格，而不修改商品简介，因此商品简介的修改频率较低，此时可以将该表拆分为两个表，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

当属性列为较大的文本时，应用程序可以考虑将属性列压缩后再以Binary类型存储到表格存储中。此操作可以节省空间以及减少访问的计算资源消耗，从而降低使用表格存储的成本。

将数据量超出限制的属性列存储到OSS中

表格存储限制单个属性列值不超过2 MB。如需在单个属性列存储超过2 MB的数据（例如图片、音乐、文件等），您可以使用对象存储（OSS）对其进行存储。OSS的存储单价比表格存储更低，更适合存储文件。

如果应用程序不方便使用OSS，可以将超过2 MB的单个值拆分成多行存储在表格存储中。

错误重试加入时间间隔

表格存储可能会遇到软硬件问题，导致应用程序的部分请求失败，并返回可重试的错误。建议应用程序遇到此类错误时等待一段时间后再进行重试，每两次重试之间应该加大时间间隔或引入随机时间间隔，避免重试的请求堆积到一个时间点上引发雪崩效应。