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## 前言 随着5G时代的来临,万物互联概念的兴起,物联网渐渐覆盖到了各行各业中。本系列文章将为大家介绍基于表格存储Tablestore的一站式物联网存储解决方案。以共享充电宝场景为例,实现物联网场景下元数据、时序数据存储,高并发更新、分析计算等需求。 ## 背景 共享经济是近年来兴起的一种概念,共享概念极大方便了人们的生活。例如共享单车、共享车位、共享充电宝等等。这些场景里包含了大量的设备元
## 前言 本章节主要讲解表格存储Tablestore的实例、表的创建步骤和共享充电宝场景的数据表设计。 ## 表设计 ### 表功能设计 这里按照功能需求分为三张数据表:元数据表、订单数据表、元数据时序表 - 元数据表 元数据表保存了机柜的最新状态数据。用户租借、归还充电宝,以及运维人员上下线机柜,都会更新元数据表记录。在元数据表上建立索引,可提供多维查询的能力。对元数据表按照字段进行
## 前言 上一章节介绍了共享充电宝场景的表结构设计。本章节主要为大家介绍如何使用表格存储Tabelstore数据表实现基本数据读写、批量更新,以及利用多元索引特性实现多维度查询功能。 ## 准备工作 - 测试数据说明 | 数据表 | 数据表名 | 数据行数 | 说明 | | --- | --- | --- | --- | | 元数据表 | cabinet | 一千万行 | 模拟一千万台机柜 |
## 前言 上一章节[《基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-数据操作篇》](https://ata.alibaba-inc.com/articles/213053) 为大家介绍了如何读写表格存储Tablestore中的数据。可以看到,无论是主键读写还是索引查询,都属于在线实时查询的场景。这些场景都要求某个查询或某个任务的服务响应时间极低(秒级别甚至毫秒级别)。然而,在共享充电宝场景
## 背景 在共享充电宝场景中,一些日常的运维操作可能会要求存储系统能够提供快速的OLAP解决方案。例如运维人员可能不具备开发环境,但会有一些简单查询或计算的需求。、表格存储Tablestore控制台提供了主键查询和多元索引查询两种方式。在已经创建了多元索引的表上,可以通过Tablestore控制台实现快速查询;在未建立多元索引的表上,则不能直接根据属性列进行查询、计算。所以,需要存储系统能够提供
## 需求分析 在共享充电宝场景中,会有一些对实时性要求较高的计算场景。例如大屏展示每个省份、每个机柜的营收情况。这类场景不同于离线计算类的场景,需要实时地根据订单数据的变化来统计营业额,并不能采用前文中介绍的Spark近实时流批计算来实现。整个场景需求链路为根据订单增量变化,触发计算逻辑,计算结果写入Tablestore表中,提供给大屏展示。大致可以归纳成**增量写入-实时
作者:李欣前言表格存储是一款用于存储海量非关系型(NoSQL)结构化数据的云原生表存储服务,提供 Schemaless 表结构设计、多元化索引以及数据更新实时订阅通道,支撑 PB 级数据存储的同时能提供丰富且灵活的数据查询、检索和分析能力。对接了各大主流开源计算引擎,能灵活的实现流批一体分析。通过阅读本文您将了解如何免费开通和使用表格存储服务,即刻拥有一个完全免运维、弹性、高性能、低成本的表存储服
DTS支持MySQL同步Tablestore Beta版上线,合力打造完善的订单系统。 本文主要介绍一套基于DTS与Tablestore实现一套完善的订单系统架构。实时订单数据主要针对用户侧的实时生产与修改,实例订单数据则是基于数据同步服务DTS,全、增量订阅TP库中的订单数据,从而保证Tablestore中数据与TP库数据的最终一致性。异步同步的方式不可避免的存在延时,但历史订单库在实时性上要求会适当放宽,但其派生出来的数据在服务能力与功能扩展上得到了极大的提升,尤其是Tablestore这种分布式服务能力强、下游计算生态丰富的NoSQL存储服务。
查询接口 表格存储Tablestore作为大数据存储服务,提供了多种数据输出接口,主要包含: 单行读(GetRow)、 批量读(BatchGetRow)、 范围读(GetRange)、多元索引检索(Search)以及通道服务的数据订阅(Tunnel Service)。
# 查询接口 表格存储Tablestore作为大数据存储服务,提供了多种数据输出接口,主要包含: 单行读(GetRow)、 批量读(BatchGetRow)、 范围读(GetRange)、多元索引检索(Search)以及通道服务的数据订阅(Tunnel Service)。本文将详细讲述范围读的功能、使用与限制。 ### ## 功能说明 GetRange接口提供了Table
为了让表格存储 Tablestore 用户更好的了解产品数据管理能力以及SDK使用,本文将结合代码讲述数据管理的功能与使用方式。本文仅讲述主表数据的管理使用,并非Tablestore全部的数据管理能力。
表格存储(Tablestore)入门指南内容简介了表格存储(Tablestore)是阿里云自研的 NoSQL 多模型数据库,提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务。
序 消息类场景是表格存储(Tablestore)主推的方向之一,因其数据存储结构在消息类数据存储上具有天然优势。为了方便用户基于Tablestore为消息类场景建模,Tablestore封装Timeline模型,旨在让用户更快捷的实现消息类场景需求。
互联网快速发展的今天,社交类应用、消息类功能大行其道,占据了大量网络流量。大至钉钉、微信、微博、知乎,小至各类App的推送通知,消息类功能几乎成为所有应用的标配。根据场景特点,我们可以将消息类场景归纳成三大类:IM(钉钉、微信)、Feed流(微博、知乎)以及常规消息队列。
表格存储本着提升用户体验的思路,打造《表格存储Tablestore权威指南》。为用户提供可借鉴的开发指导、经典案例。经典案例按照场景应用类型划分,目前提供五类场景:元数据、消息数据、轨迹溯源、科学大数据以及物联网;每个类型下都会提供多种经典场景。
某知名跨国公司,在全球范围内拥有大量园区,园区内会有不同部门的同事在一起办公。每个园区内都要配备大量的Wifi设备从而为园区同事提供方便的上网服务。因此,集团需要一套完善的监管系统维护所有的Wifi设备。
对于一个快递公司,在全国范围内有着大量的快递点、快递员、运输车辆以及仓储中心。而快递自产生后,就会在这些地点、人物之间流转。因而,一套完善的快递管理追踪系统是快递公司的重要管理工具; 用户通过平台客户端下单后,产生唯一的快递单号作为唯一身份标识。
一、实战背景 什么是DLA(DataLake Analytics数据湖)?他是无服务器化(Serverless)的云上交互式查询分析服务。
一、方案背景 用户存储海量的文档、媒体文件等数据的同时,对文件元数据(Mate)的管理不可或缺。元数据拥有多维度的字段信息,基本信息包含文件大小、创建时间、用户等。随着人工智能的发展,通过AI技术提取文件核心要素也成为文件元数据的重要信息。
基于TableStore轻松实现亿量级轨迹管理与地理围栏
如何使用TableStore打造店铺搜索系统
一、方案背景 订单系统存在于各行各业,如电商订单、银行流水、运营商话费账单等,是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统,在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展,以及各企业对数据的重视,需要存储和持久化的订单量越来越大。
# 一、背景 订单系统存在于各行各业,如电商订单、银行流水、运营商话费账单等,是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统,在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展,以及各企业对数据的重视,需要存储和持久化的订单量越来越大。
# 背景: 多元索引(SearchIndex)是TableStore 2018年重点打造的核心能力,目的是为在线数据平台(TableStore)提供丰富的查询能力, 目前提供了多种索引能力,包括倒排索引、多维空间索引等。