解密OpenTSDB的表存储优化
本篇文章会详细讲解OpenTSDB的表结构设计，在理解它的表结构设计的同时，分析其采取该设计的深层次原因以及优缺点。它的表结构设计完全贴合HBase的存储模型，而表格存储（TableStore、原OTS）与HBase有类似的存储模型，理解透OpenTSDB的表结构设计后，我们也能够对这类数据库的存储
快速认识OTS
## 什么是OTS
OTS 是Open Table Service的简称，现在已更名为表格存储Table Store，官网对它的解释为：OTS是构建在阿里云飞天分布式系统之上的 NoSQL 数据库服务，提供海量结构化数据的存储和实时访问。OTS 以实例和表的形式组织数据，通过数据分片和负载均衡技术，达到规模的无缝扩展。OTS 向应用程序屏蔽底层硬件平台的故障和错误，能自动从各类错误中快速
深入对比 HBase 与阿里云的表格存储服务
谷歌的 Bigtable 于 2016 年推出了兼容 HBase 的接口，而作为国内最早推出分布式 NoSQL 数据存储服务的阿里云表格存储也在最近正式发布了HBase Client，能够帮助用户将业务轻松从 HBase 迁移至表格存储。
TableStore: 海量结构化数据分层存储方案
### 前言
表格存储是阿里云自研分布式存储系统，可以用来存储海量结构化、半结构化的数据。表格存储支持高性能和容量型两种实例类型。高性能使用SSD的存储介质，针对读多写多的场景都有较好的访问延时。容量型使用的是SSD和SATA混合的存储介质。
基于TableStore构建简易海量Topic消息队列
前言
消息队列，通常有两种场景，一种是发布者订阅模式，一种是生产者消费者模式。发布者订阅模式，即发布者生产消息放入队列，多个监听的消费者都会收到同一份消息，也就是每个消费者收到的消息是一样的。生产者消费者模式，生产者生产消息放入队列，多个消费者同时监听队列，谁先抢到消息就会从队列中取走消息，最终每个消息只会有一个消费者拥有。
基于函数计算处理数据并分发的实践操作
函数计算作为一个后端数据处理服务跟表格存储结合起来，主要是数据驱动后续的分发行为。函数计算可以对存储到表格存储里的数据进行准实时处理（目前可以定义1秒触发一次、一次传输100条记录），通过触发器函数计算能够监控到表格存储里数据的增、删、改等操作，当批量数据在表格存储被修改后，触发器会通知函数来进行处理。