TableStore

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木洛

表格存储TableStore全新升级,打造统一的在线数据存储平台!

表格存储TableStore是阿里云自研的面向海量结构化和半结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库,被广泛用于社交、物联网、人工智能、元数据和大数据等业务场景。表格存储TableStore采用与Google Bigtable类似的宽表模型,天然的分布式架构,能支撑高吞吐的数据写入以及PB级数据存储。

木洛

表格存储TableStore2.0重磅发布,提供更强大数据管理能力

表格存储TableStore通过同时提供具象和抽象的数据模型,来满足不同核心数据场景的要求,更贴近业务抽象;提供多元化索引(全局二级索引和多元索引)来满足不同类型场景条件查询需求;提供全新的实时数据通道,来扩充实时计算的能力以及可自定义的实时数据处理。

Dendi

大数据同步利器: 表格存储全增量一体消费通道

本文会给大家详细介绍表格存储重磅推出的一项新功能--全增量一体数据通道。文章会为大家阐述数据通道的主要使用场景,表格存储数据通道的功能优势,并带大家快速入门如何使用数据通道来消费数据。本文会给大家详细介绍表格存储重磅推出的一项新功能--全增量一体数据通道。

异雀

TableStore多元索路由探微

多元索引会分布式地将数据打散存储在不同机器上。通过指定路由,您可以有的放矢地定向搜索,在指定的一个数据分区上执行查询,而不是所有数据分区,有效提升了查询吞吐量,减少长尾对延迟的影响。本文抽丝剥茧,介绍分布式模型中路由的原理,如何使用路由来加速查询。

异雀

深入浅出TableStore翻页

表格存储是阿里云提供的一个分布式存储系统,可以用来存储海量结构化、半结构化的数据。数据存储后就需要查询出来满足业务需求,但是有时候一次请求可以返回的数据量有限,不能返回完所有的数据,那这个时候就需要通过多次查询来返回需要的数据,这就是我们接下来要讲的“翻页”。

异雀

TableStore多元索引复合类型的使用诀窍:array还是nested

对主表中需要查询的列(Column)建立多元索引,即可通过该列的值查询数据。索引列分为基本类型和复合类型,本文详细介绍两种复合类型——数组类型(array)和嵌套类型(nested)的使用。

少强

高并发IM系统架构优化实践

介绍如何设计一个稳定、高并发、消息保序的IM系统,以及如何通过使用存储层的高级功能来优化系统架构。

Dendi

Table Store新一代数据实时消费通道:Tunnel Service介绍

通道服务Tunnel Service是基于Table Store数据接口之上的全增量一体化服务,它通过一组Tunnel Service API和SDK为用户提供了增量、全量和增量加全量三种类型的分布式数据实时消费通道。

木洛

时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(四)

Prometheus 开源时序数据库解析的系列文章在之前已经完成了几篇,对比分析了Hbase系的OpenTSDB、Cassandra系的KairosDB、BlueFlood及Heroic,最后是tsdb ranking top 1的InfluxDB。

木洛

Netflix Media Database - 架构设计和实现

前言 前面一文主要讲了NMDB的起源、业务场景以及Media Document数据模型,而本节主要讲述NMDB的系统架构、核心模块以及底层技术。在深入了解其架构之前,我们先要明确NMDB的定位和功能设计目标,先看下Netflix内部视频处理的整个流程: 算法处理:Netflix内部有一个Archer平台,在其上运行各种算法来提取视频数据中的元数据,例如提取视频帧中文字信息,提取的元数据为一个Media Document。

木洛

Netflix Media Database - 起源和数据模型

前言 Netflix(美国最大的PGC视频内容商)在18年下半年陆续发了几篇文章来讲述他们内部的NMDB系统的设计和实现,NMDB的全称是Netflix Media Database,用于解决Netflix内部视频结构化数据的统一存储和分析问题。

木洛

表格存储:使用TableStoreWriter进行高并发、高吞吐的数据写入

表格存储(原OTS)的一大特性是能够支撑海量数据的高并发、高吞吐率的写入,特别适合日志数据或物联网场景(例如轨迹追踪或溯源)数据的写入和存储。这些场景的特性是,会在短时间内产生大量的数据需要消化并写入数据库,需要数据库能够提供高并发、高吞吐率的写入性能,需要满足每秒上万行甚至上百万行的写入吞吐率。针

少强

TableStore发布多元索引功能,打造统一的在线数据平台

TableStore发布多元索引功能,提供多字段ad-hoc查询、模糊查询、全文检索、排序、范围查询、嵌套查询、空间查询等功能,打造统一的在线数据平台

寻剑

IDEA 下如何修改 Elasticsearch 源码

使用jdk10在idea中进行Elasticsearch的源码修改。

木洛

TableStore数据模型 - WideColumn和Timeline

前言 TableStore是阿里云自研的一款分布式NoSQL数据库,提到NoSQL数据库,现在对很多应用研发来说都已经不再陌生。当前很多应用系统底层不会再仅仅依赖于关系型数据库,而是会根据不同的业务场景,来选型使用不同类型的数据库,例如缓存型KeyValue数据会存储在Redis,文档型数据会存储在MongoDB,图数据会存储在Neo4J等。

寻剑

如何快速开发一个IM系统

本文将会给大家介绍如何开发一个简单的即时通讯系统(IM)。 Timeline 模型是 TableStore团队针对消息数据场景所新创的一个数据模型,它的特色在于能够满足消息数据场景对消息保序、海量消息存储、实时同步的特殊需求。

木洛

现代IM系统中消息推送和存储架构的实现

前言 IM全称是『Instant Messaging』,中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代,生活中IM类产品已经成为必备品,比较有名的如钉钉、微信、QQ等以IM为核心功能的产品。当然目前微信已经成长为一个生态型产品,但其核心功能还是IM。

少强

TableStore Timeline:轻松构建千万级IM和Feed流系统

在文章《现代IM系统中消息推送和存储架构的实现》中介绍了一种适用于IM的消息存储和推送模型Timeline,在本篇文章中,会扩展Timeline模型到IM和Feed流系统中,并且提供成熟的LIB实现。用户基于TableStore-Timeline LIB可轻松实现千万级的IM和Feed流系统。

木洛

表格存储新手指南:如何实现分页查询

本篇文章主要介绍如何在表格存储上实现分页查询