表格存储Tablestore

表格存储(Tablestore)是珍岛云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless分布式数据库
表格存储Tablestore
表格存储(Tablestore)是珍岛云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless分布式数据库

表格存储Tablestore简介

表格存储(Tablestore)是珍岛云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless 分布式数据库,为时序监控轨迹、历史订单数据、
日志信息、元数据等海量数据提供存储、访问、同步、检索、计算等能力。被广泛用于社交、物联网、人工智能、游戏、监控与大数据等业务场景。是珍岛经济体核
心基础设施之一,提供稳定的数据服务。

表格存储Tablestore的特性

多数据模型

•支持宽行、时序、轻量消息模型

•便于多类型数据抽象,可扩展更多

Serverless服务

•无需自主管控水位、容量

•无缝扩展支持PB级存储

•无缝扩展支持千万TPS

索引查询分析

•提供分布式索引系统

•二级索引、全文索引等多维度索引

•满足不同维度查询分析需求

多计算生态接入

•全面接入开源与珍岛自研生态体系

•支持实时数据通道,对接流式计算

•对接Maxcompute、Spark批计算

应用场景

交易计费系统 推荐系统 IM系统 物联网时序数据 风控系统

交易计费系统

场景描述及概要

在电商、金融、新零售等涉及交易与协定的场景中,都涉及大量的订单与数据。传统关系型数据只能支持强一致的在线业务,但海量的订单关系型数据无法保存全量数据,需要做数据分层

场景需求与痛点

需要做实时数据与历史数据分层,要求实时同步在线业务

需要存储历史订单数据,要求能够低延迟数据点查搜索

需要针对历史库进行报备统计分析,要求计算组件分析统计

解决方案及优势

可弥补在线库容量问题,降低在线库压力

PB级历史库存储,全量保存所有数据,提供低延迟高并发查询

支持索引订单内多字段,提供任意条件组合查询

方案优势与价值

帮助某电商平台完成了架构的全面升级,降低了架构复杂度和维护难度,将多种数据统一存储,降低了成本,还实现了弹性扩容

推荐系统

场景描述及概要

推荐系统作为当前精细化运营的主要抓手,颠覆了传统内容输出方式,成为海量信息时代流转的核心引擎,广泛在电商/短视频/新闻等场景应用,需要高效的海量消息存储与实时、离线分析

场景需求与痛点

存储客户端需要高并发写入实时数据,对接流式计算实时分析

需要对历史数据长期存储,要求数据投递,数据分层

需要存储分析标签与推荐信息,要求属性列横向拓展,高效检索

解决方案及优势

数据存储量无上限,冷热数据分层灵活定义

支持海量并发,单表写入水平扩展,支持亿行每秒级别

数据实时写入,提供丰富索引,高吞吐扫描

方案优势与价值

帮助某互联网平台实现规模、成本、运行效率等全面提升。轻松支持业务扩展,实时分析圈选效率提升30倍,成本无明显上涨

IM系统

场景描述及概要

IM(Instant Messaging,即时通讯)成为当前互联网业务基础组件,在社交、游戏、直播等场景广泛应用。这需要高效的海量消息存储、同步、检索

场景需求与痛点

需要按对话存储历史消息,要求海量数据存储,且易拓展

需要按接受者存储同步消息,要求高并发写入,实时拉取

需要针对历史库数据进行数据检索,要求数据更新同步

解决方案及优势

表格存储Timeline 消息模型,专为 IM场景设计,简化开发

支持同步表百 TB 级存储,存储表 PB 级存储

分布式LSM存储引擎,每秒百万消息写入,毫秒级同步库拉取

方案优势与价值

帮助某IM工具实现了核心消息系统的全面重构,提升了扩展性和安全性。支撑了疫情期间持续的数据峰值,节省成本60%以上

物联网时序数据

场景描述及概要

单表PB级数据规模及千万级QPS让表格存储轻松满足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

场景需求与痛点

超大规模IoT设备、监控系统等时序数据需要PB级数据存储

需要长期存储数据,要求能够监控查询与数据分析

需要高并发写入实时数据,对数据进行实时计算与分析

解决方案及优势

单表支持10PB级数据量及千万级TPS,满足大规模数据存储需求

对接多种离线、流式数据分析平台,满足不同业务分析计算场景

按量付费,超低使用成本,支持数据生命周期管理

方案优势与价值

帮助某物联网企业研发效率交付提效超过 30%,弹性资源成本减少 40%以上,支撑了高并发的洪峰流量请求

风控系统

场景描述及概要

针对舆情信息的分析与把控,可以有效的分析与洞察市场。比如针对点评、新闻评论等信息的收集分析。需要丰富的多类数据高并发写入与便捷的数据流转进行计算分析

场景需求与痛点

海量原始数据爬虫需要高并发写入能力与PB级存储

爬取的内容与生成的标签类型丰富,需要写入Schema-Free

需要针对数据分阶段处理,要求能实时计算与离线计算对接

解决方案及优势

分布式 LSM 引擎数据存储,高并发高吞吐写入,PB 级数据存储

通过数据更新捕获,实时触发后续对数据的自定义处理逻辑

与大数据平台实时同步,分析结果写入结果表,应用层实时查询

方案优势与价值

帮助国外某支付平台支撑每天10亿+行的数据存储,提升了数据写入与分析的效率,有效提升了终端客户转化率

开始使用表格存储Tablestore

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