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...
表引擎 宽表模型通过数据表存储数据。不同的数据分区可以加载到不同的机器上，实现水平扩展。如下图所示。表格存储的宽表模型包含多个主键列，多列主键列按照顺序共同构成一个主键，类似MySQL的联合主键，也可以把多个主键列拼接起来看作...
当前版本支持对升级前的历史数据更换，但有如下限制：当前版本仅支持单表转换列存表存储格式，不支持批量转换。针对分区表，仅需对父表进行列存数据存储格式转换操作即可。转换数据存储格式后，通过后台线程异步将旧的format数据切换到新的...
将MySQL数据同步迁移到表格存储 将HBase数据同步到表格存储 将MaxCompute数据同步到表格存储 将表格存储数据同步到MaxCompute 将表格存储数据同步迁移到OSS 将表格存储数据表中数据同步到另一个数据表 将表格存储时序表中数据同步到另一个...
否：使用已创建的表存储同步数据。是 目标表名 存储同步数据的表名称。如果 自动创建目标表 选择 否，表名称需与 表格存储 实例中已有表名称相同。kafka_table 表格存储 存储同步数据的表类型。推荐使用时序模型，作为物联网场景中的标准...
本文介绍对象存储OSS每次发布涉及的功能变更及对应的文档，帮助您了解OSS的发布动态。2024年04月 功能名称 功能概述 发布时间 支持地域 相关文档 阻止公共访问 OSS支持通过设置...数据最小存储单元为64 KB，最小存储周期为180天，存储费用...
对象存储OSS的低频访问和归档存储类型文件的最小存储单元为64 KB，所有小于64 KB的文件都会按照64 KB计算。如果您存储空间内有大量小于64 KB的低频访问或归档存储类型文件，会出现计费容量远远大于实际存储量的情况。您可以在OSS管理控制台...
详细信息 对象存储OSS的低频访问和归档存储类型文件的最小存储单元为64KB，所有小于64KB的文件都会按照64KB计算。所以，如果您存储空间内有很多小于64 KB的低频访问或归档存储类型文件，会出现计费容量远远大于实际存储量的情况。您可以...
低频访问类型文件的最小存储单元为64 KB，小于64 KB的文件均会按64 KB计算。所以，如果存储空间内小文件数量过多，会出现计费容量大于原始容量的情况。更多信息，请参见 存储类型概述。归档存储（本地冗余）/归档存储（同城冗余）查看归档...
块网关会将整个iSCSI卷按照您指定的存储分配单元进行切分，对上传到OSS Bucket的每个存储单元切片执行CRC64校验，确保云上持久化数据与您写入的数据是一致的。icmsDocProps={'productMethod':'created','language':'zh-CN',};
低成本数据存储 冷热数据分层存储，采用不同的存储介质 对于时序的热数据采用 表格存储 行列混合的宽表存储，对于时序全量历史数据采用列存储。高数据压缩率存储 列存储能更好地利用数据重复性，结合RLE、DICTIONARY、DELTA、BIT-PACKING等...
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...
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...
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...
分区表 创建分区表的存储策略 分区表也可以通过 SET_TABLE_PROPERTY 来设置表的存储策略，分区子表默认继承父表的存储属性，也可以分别设置父表和子表的存储策略。支持的选项有：hot（热存储）。cold（冷存储）。例如将分区父表（tbl2）...
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...
时序模型通过时序表存储时间序列数据，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。您还可以通过SQL查询与分析时序数据。模型介绍 表格存储的时序模型是针对时间序列数据的特点进行设计，适用于物联网设备监控、设备采集数据、...
基础入门-五分钟入门 如何免费使用一款免运维、无限容量的表存储服务 Tablestore数据模型-WideColumn和Timeline 亿级消息系统的核心存储：Tablestore发布Timeline 2.0模型 Tablestore Timestream：为海量时序数据存储设计的全新数据模型 ...
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...
表格存储作为面向海量结构化数据提供的Serverless表存储服务，具有海量数据存储、热点数据自动分片、海量数据多维检索等功能，能有效解决订单数据大爆炸的挑战。同时，多元索引 功能在保证用户数据高可用的基础上提供了数据多维度搜索、...
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...
宽表模型通过数据表存储数据，单表支持PB级数据存储和千万QPS。数据表具有Schema-Free、宽行、多版本数据以及生命周期管理特点，支持主键列自增、局部事务、原子计数器、过滤器、条件更新等功能。模型介绍 表格存储 宽表模型是类Bigtable/...
表格存储 有互联网应用架构（包括数据库分层架构和分布式结构化数据存储架构）、数据湖架构和物联网架构三种典型应用架构。本文结合 表格存储 的典型应用架构介绍了不同应用架构下的应用场景。互联网应用 目前互联网已在日常生活中广泛应用...
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...
表格存储支持半结构化的表，即建表时只需要指定主键列（1至4列），不需要在创建表的时候指定属性列。表格存储表中包含的属性列个数无限制，且每一行数据可以拥有不同数量不同类型的属性列。在应用程序写入数据时，表格存储需要应用程序指定...
通过DataWorks控制台，您可以在MaxCompute中使用merge_udf.jar包将 表格存储 的增量数据转换为全量数据格式。前提条件 已导出 表格存储 全量数据到MaxCompute，且已配置同步 表格存储 增量数据到MaxCompute。具体操作，请分别参见 全量导出...
在前文的方案与架构基础上，本文介绍如何使用表格存储的Timeline模型实现Feed流系统的存储与同步功能。模型介绍 本文使用表格存储作为存储和同步系统，并主要使用Timeline模型、基于推模式进行同步。表格存储消息（Timeline）模型是针对...
如果所用的数据存储模型是宽表模型（即使用数据表存储数据），则需要同步数据表中的数据，请按照 同步数据表数据的任务配置 进行配置。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...
了解表格存储表设计最佳实践的背景。选择使用表格存储后，根据实际业务场景，选择直接使用表格存储提供的数据模型或者根据最佳实践进行表设计。为什么选择表格存储 如上图所示，表格存储提供了丰富、通用的功能，并具有如下优势：零运维，...
如果需要将 表格存储 中新增和变化的数据定期同步到MaxCompute中备份或者使用，您可以通过在DataWorks数据集成控制台新建和配置离线同步任务来实现周期性增量数据同步。前提条件 已新增 表格存储 数据源。具体操作，请参见 注意事项。已...
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，...
数据迁移完成后，您还需要配置CDH上的HDFS服务、YARN服务、Hive服务、Spark服务、HBase服务，才能使用 文件存储 HDFS 版。配置Cloudera Management服务 执行以下命令，将最新的 文件存储 HDFS 版 Java SDK复制到Cloudera Management服务的...
大小写敏感 不敏感 由于 表格存储 中原表名和列名均是大小写敏感的，当使用SQL时，原表名和列名会统一转换为小写字母进行匹配，即如果要操作 表格存储 中的Aa列，在SQL中使用AA、aa、aA、Aa均可，因此在原表名或者列名不能同时为AA、aa、aA...
本章节主要为您介绍表格存储表设计的最佳实践。说明 关于表格存储索引选择的最佳实践，参见 存储和索引的引擎详解。主键设计——数据散列 为什么需要数据散列 数据散列是分布式数据系统中的通常要考虑的问题，散列的目的是让数据分布更均匀...
介绍如何使用表格存储的主键增列功能优化高并发IM系统架构。背景 在构建社交IM和朋友圈应用时，最基本的需求是将用户发送的消息和朋友圈的更新及时、准确地更新给该用户的好友。这需要为用户发送的每一条消息或者朋友圈更新设置一个序号...
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...
说明 评估数据存储量资源包时，下表中的数据存储量需要转换为GB单位的相应数值进行近似评估。根据数据透视表中的各数据用量评估所需资源包规格。重要 此处地域以 全国通用（中国内地）为例介绍，实际场景中可以根据实例所属地域结合各地域...
支持转换存储冗余类型的地域：华东1（杭州）、华东2（上海）、华北2（北京）、华北 3（张家口）、华北6（乌兰察布）、华南1（深圳）、中国香港、日本（东京）、新加坡、印度尼西亚（雅加达）、德国（法兰克福）Bucket的存储冗余类型必须为...
问题描述 转换存储类型后，目标Object存储类型存储容量增加了，但是源Object存储类型存储容量没有减少。问题原因 通过CopyObject转换存储类型，且满足以下条件时，会导致目标Object存储类型存储容量增加，源Object存储类型存储容量保持不变...
通过CopyObject转换存储类型并手动删除Object 通过CopyObject手动转换Object为任意存储类型时，会重新计算Object的存储时间。标准类型Object在其创建10天后，通过CopyObject转换为低频访问类型；以低频访问类型存储20天后，通过CopyObject...